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== Domaine ==
==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.


[[catégorie:Démo]] Catégorie Démo
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==
== Définition ==
'''mini-lot''' 


==Anglais==
'''mini-batch'''


== Termes privilégiés ==
'''minibatch'''


 
 
==Sources==
== Anglais ==
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']
 
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]
 
 
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Termino 2019]]

Version du 28 janvier 2024 à 11:02

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

Anglais

mini-batch

minibatch


Sources

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source: Google machine learning glossary

Source: Termino