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== Définition ==
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La ''méthode du momentum'' ( ou ''méthode d'accélération'', parfois dénommée'' à contrario'', ou ''méthode d'inertie'') est conçue pour accélérer l'apprentissage en particulier face à des courbures élevées, des gradients faibles mais robustes ou des gradients bruités. L'algorithme du momentum construit une moyenne mobile cumulée des gradients passés, aux poids exponentiellement décroissants et continue à se placer dans leur direction.
La méthode d'accélération, aussi appelée méthode du momentum, est conçue pour accélérer l'apprentissage en particulier face à des courbures élevées, des gradients faibles mais robustes ou des gradients bruités. L'algorithme du momentum construit une moyenne mobile cumulée des gradients passés, aux poids exponentiellement décroissants et continue à se placer dans leur direction.


== Français ==
==Français==
'''méthode d'accélération'''
'''méthode d'accélération'''


'''méthode a contrario'''
'''méthode à contrario'''


'''méthode d'inertie'''
'''méthode d'inertie'''
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'''méthode du momentum'''
'''méthode du momentum'''
   
   
== Anglais ==
==Anglais==
'''method of momentum'''
'''method of momentum'''


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[https://www.apprentissageprofond.org/   Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 page 302 ]
[https://www.apprentissageprofond.org/ Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 page 302]

Version du 28 février 2020 à 13:03

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Définition

La méthode d'accélération, aussi appelée méthode du momentum, est conçue pour accélérer l'apprentissage en particulier face à des courbures élevées, des gradients faibles mais robustes ou des gradients bruités. L'algorithme du momentum construit une moyenne mobile cumulée des gradients passés, aux poids exponentiellement décroissants et continue à se placer dans leur direction.

Français

méthode d'accélération

méthode à contrario

méthode d'inertie

méthode du momentum

Anglais

method of momentum


Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 302

Contributeurs: Jacques Barolet, wiki