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== Domaine ==
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== Définition ==
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Implémentation particulière de l'algorithme de descente de gradient. La classe de base de TensorFlow pour les optimiseurs est tf.train.Optimizer. Différents optimiseurs (sous-classes de tf.train.Optimizer) tiennent compte des concepts tels que :
Implémentation particulière de l'algorithme de descente de gradient. La classe de base de TensorFlow pour les optimiseurs est tf.train.Optimizer. Différents optimiseurs (sous-classes de tf.train.Optimizer) tiennent compte des concepts tels que :
*    le moment (Momentum) ;
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Il est même possible d'imaginer un optimiseur reposant sur un réseau de neurones.
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'''  optimizer'''
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=== optimiseur n.m.===




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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/optimiseur/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Version du 15 juin 2019 à 21:48

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Implémentation particulière de l'algorithme de descente de gradient. La classe de base de TensorFlow pour les optimiseurs est tf.train.Optimizer. Différents optimiseurs (sous-classes de tf.train.Optimizer) tiennent compte des concepts tels que :

  • le moment (Momentum) ;
  • la fréquence de mise à jour (AdaGrad = descente de gradient adaptative ; Adam = adaptative avec Momentum ; RMSProp) ;
  • la parcimonie/régularisation (Ftrl) ;
  • des opérations mathématiques plus complexes (proximal et autres).

Il est même possible d'imaginer un optimiseur reposant sur un réseau de neurones.

Français

optimiseur n.m.

Anglais

optimizer



Source: Google machine learning glossary

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