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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
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.
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[Category:Vocabulaire2]]
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.
[[Category:Google2]]
 
[[Category:Apprentissage profond2]]
==Français==
[[Category:scotty2]]
'''mini-lot''' 
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==Anglais==
'''mini-batch'''


== Définition ==
'''minibatch'''
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.




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== Français ==
=== mini-lot  <small>n.m.</small> ===


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


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary'']


== Anglais ==
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source: Termino]]


===  mini-batch===


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[[Category:Termino 2019]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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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

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche