« Mini-lot » : différence entre les versions

Version du 4 juin 2019 à 14:43

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Petit nombre d'exemples sélectionnés au hasard parmi l'ensemble des exemples d'entraînement et traités simultanément lors d'une itération du processus d'apprentissage.

Note

La taille d'un mini-lot varie généralement entre 10 et 1 000 exemples. L'utilisation des mini-lots permet de calculer plus efficacement la perte que sur l'ensemble des exemples d'apprentissage.

Français

mini-lot n.m.

Anglais

mini-batch

minibatch

Source: Google machine learning glossary

Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND

Source : Termino

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 La taille d'un mini-lot varie généralement entre 10 et 1 000 exemples. L'utilisation des mini-lots permet de calculer plus efficacement la perte que sur l'ensemble des exemples d'apprentissage.
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 == Français ==
 '''mini-lot'''   <small>n.m.</small>
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 [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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 [https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html    Source:L'APPRENTISSAGE PROFOND]
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+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]