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Version du 3 juin 2019 à 15:31
Domaine
Apprentissage profond
Définition
Désigne familièrement un état atteint pendant l'apprentissage, dans lequel la perte d'apprentissage et la perte de validation varient peu ou pas du tout entre chaque itération, passé un certain nombre d'itérations. Autrement dit, un modèle atteint la convergence lorsque la poursuite de l'apprentissage sur les données actuelles n'améliore pas le modèle. Dans l'apprentissage profond, les valeurs de perte restent parfois constantes ou presque pendant de nombreuses itérations avant de finalement diminuer, faisant croire à tort, temporairement, que la convergence a été atteinte.
Voir aussi arrêt prématuré.
Français
convergence
Anglais
convergence
Source: Google machine learning glossary
Publié : datafranca.org
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche