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Un grand modèle préentraîné pour un problème générique apprend toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel il est entraîné. Une fois entraînés, ce grand modèle peut être utilisé pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un [[peaufinage]] du modèle est habituellement nécessaire en l'entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche. | |||
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Version du 30 janvier 2024 à 16:18
Définition
Le préentraînement consiste à entraîner un modèle d'apprentissage, typiquement un grand réseau de neurones profond, pour une tâche générique sur un immense jeu de données
Le résultat est un modèle préentraîné qui servira à l'apprentissage par transfert.
Compléments
Un grand modèle préentraîné pour un problème générique apprend toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel il est entraîné. Une fois entraînés, ce grand modèle peut être utilisé pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un peaufinage du modèle est habituellement nécessaire en l'entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche.
Français
préentraînement
pré-entraînement forme déconseillée
Anglais
pre-trainning
pretraining
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, wiki
