« Estimation contrastive bruitée » : différence entre les versions
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L'estimation contrastive bruitée est une méthode d'échantillonnage généralement utilisée pour entraîner des classificateurs avec un grand nombre de classes en sortie. En effet, le calcul de la fonction softmax sur un grand nombre de classes est extrêmement coûteux. L'estimation contrastive bruitée permet de ramener le problème à un problème de classification binaire en apprenant au classificateur à faire la distinction entre les échantillons de la distribution réelle et une distribution bruitée générée artificiellement. | L'estimation contrastive bruitée est une méthode d'échantillonnage généralement utilisée pour entraîner des classificateurs avec un grand nombre de classes en sortie. En effet, le calcul de la fonction softmax sur un grand nombre de classes est extrêmement coûteux. L'estimation contrastive bruitée permet de ramener le problème à un problème de classification binaire en apprenant au classificateur à faire la distinction entre les échantillons de la distribution réelle et une distribution bruitée générée artificiellement. | ||
==Français== | ==Français== | ||
'''estimation contrastive bruitée''' locution nominale fém. | '''estimation contrastive bruitée''' locution nominale fém. | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''Noise-contrastive estimation''' (NCE) | |||
Version du 15 juin 2019 à 21:22
Domaine
Définition
L'estimation contrastive bruitée est une méthode d'échantillonnage généralement utilisée pour entraîner des classificateurs avec un grand nombre de classes en sortie. En effet, le calcul de la fonction softmax sur un grand nombre de classes est extrêmement coûteux. L'estimation contrastive bruitée permet de ramener le problème à un problème de classification binaire en apprenant au classificateur à faire la distinction entre les échantillons de la distribution réelle et une distribution bruitée générée artificiellement.
Français
estimation contrastive bruitée locution nominale fém.
Anglais
Noise-contrastive estimation (NCE)
Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND, Goodfellow, Bengio, Courville, MASSOT 2018
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, wiki
