« Échantillonnage de candidats » : différence entre les versions
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Version du 3 juin 2019 à 15:35
Domaine
Apprentissage profond
Définition
Optimisation réalisée lors de l'apprentissage, dans laquelle une probabilité est calculée pour toutes les étiquettes positives, en utilisant par exemple softmax, mais seulement pour un échantillon aléatoire d'étiquettes négatives. Si un exemple est étiqueté beagle et chien, l'échantillonnage de candidats calcule les probabilités prédites et les termes de pertes correspondants pour les sorties de classe beagle et chien, en plus d'un sous-ensemble aléatoire des classes restantes (chat, sucette, clôture).
Français
échantillonnage de candidats n.m.
Anglais
candidate sampling
Source: Google machine learning glossary
Publié : datafranca.org
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche