« Optimiseur » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications Balise : Éditeur de wikicode 2017 |
m (Remplacement de texte — « Category:Google2 » par « <!-- Google --> ») |
||
Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
<!-- Google --> | |||
[[Category:Apprentissage profond]] | [[Category:Apprentissage profond]] | ||
Version du 3 juillet 2019 à 21:18
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
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Nathalie Tremblay, wiki, Robert Meloche