« Descente de gradient » : différence entre les versions
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==Français== | ==Français== | ||
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Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages. | |||
Source: Fourure, Damien (2017). Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages. | |||
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Version du 15 juin 2019 à 21:02
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
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Source: Fourure, Damien (2017). Réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation sémantique et l'apprentissage d'invariants de couleur. thèse de doctorat, Université de Lyon, 178 pages. Source: Google machine learning glossary
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
