« Descente de gradient » : différence entre les versions
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Technique permettant de minimiser les pertes en calculant les gradients des pertes par rapport aux paramètres du modèle en fonction des données d'entraînement. | Technique permettant de minimiser les pertes en calculant les gradients des pertes par rapport aux paramètres du modèle en fonction des données d'entraînement. | ||
Note: la descente de gradient ajuste les paramètres de façon itérative en trouvant graduellement la meilleure combinaison de poids et de biais pour minimiser la perte. | |||
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Version du 4 juin 2019 à 18:44
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage profond
Définition
Technique permettant de minimiser les pertes en calculant les gradients des pertes par rapport aux paramètres du modèle en fonction des données d'entraînement.
Note: la descente de gradient ajuste les paramètres de façon itérative en trouvant graduellement la meilleure combinaison de poids et de biais pour minimiser la perte.
Français
descente de gradient n.f.
Anglais
gradient descent
Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
