« Mini-lot » : différence entre les versions


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Version du 4 novembre 2018 à 20:10

Domaine


Définition

Petit sous-ensemble, sélectionné aléatoirement, du lot complet d'exemples exécutés simultanément dans une même itération d'apprentissage ou d'inférence. La taille de lot d'un mini-lot est généralement comprise entre 10 et 1 000. Il est bien plus efficace de calculer la perte pour un mini-lot que pour l'ensemble entier des données d'apprentissage.



Termes privilégiés

mini-lot n.m.


Anglais

mini-batch




Source: Google machine learning glossary