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== Définition ==
== Définition ==
Optimisation réalisée lors de l'apprentissage, dans laquelle une probabilité est calculée pour toutes les étiquettes positives, en utilisant par exemple softmax, mais seulement pour un échantillon aléatoire d'étiquettes négatives. Si un exemple est étiqueté beagle et chien, l'échantillonnage de candidats calcule les probabilités prédites et les termes de pertes correspondants pour les sorties de classe beagle et chien, en plus d'un sous-ensemble aléatoire des classes restantes (chat, sucette, clôture). Le but est que les classes négatives puissent apprendre à partir d'un renforcement négatif moins fréquent tant que les classes positives sont correctement renforcées positivement, ce qui est effectivement observé empiriquement. L'intérêt de l'échantillonnage des candidats est d'améliorer l'efficacité du calcul en ne calculant pas les prédictions pour tous les négatifs.
Optimisation réalisée lors de l'apprentissage, dans laquelle une probabilité est calculée pour toutes les étiquettes positives, en utilisant par exemple [[softmax]], mais seulement pour un [[échantillon aléatoire]] d'étiquettes négatives.
 


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Si un exemple est étiqueté beagle et chien, l'échantillonnage de candidats calcule les probabilités prédites et les termes de pertes correspondants pour les sorties de classe beagle et chien, en plus d'un sous-ensemble aléatoire des classes restantes (chat, sucette, clôture).
== Termes privilégiés ==
=== échantillonnage de candidats ===


== Français ==
'''échantillonnage de candidats'''   


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== Anglais ==
== Anglais ==
'''candidate sampling'''


===  candidate sampling  ===
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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{{DEFAULTSORT: echantillonnage de candidats}}
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 1 août 2024 à 17:40

Définition

Optimisation réalisée lors de l'apprentissage, dans laquelle une probabilité est calculée pour toutes les étiquettes positives, en utilisant par exemple softmax, mais seulement pour un échantillon aléatoire d'étiquettes négatives.

Si un exemple est étiqueté beagle et chien, l'échantillonnage de candidats calcule les probabilités prédites et les termes de pertes correspondants pour les sorties de classe beagle et chien, en plus d'un sous-ensemble aléatoire des classes restantes (chat, sucette, clôture).

Français

échantillonnage de candidats

Anglais

candidate sampling

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche