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Version du 5 mai 2020 à 23:00


Définition

Implémentation particulière de l'algorithme de descente de gradient. La classe de base de TensorFlow pour les optimiseurs est tf.train.Optimizer. Différents optimiseurs (sous-classes de tf.train.Optimizer) tiennent compte des concepts tels que :

  • le moment (Momentum) ;
  • la fréquence de mise à jour (AdaGrad = descente de gradient adaptative ; Adam = adaptative avec Momentum ; RMSProp) ;
  • la parcimonie/régularisation (Ftrl) ;
  • des opérations mathématiques plus complexes (proximal et autres).

Il est même possible d'imaginer un optimiseur reposant sur un réseau de neurones.

Français

optimiseur nom masc.

Anglais

optimizer


Source: Google machine learning glossary