« Mini-lot » : différence entre les versions

Dernière version du 6 avril 2024 à 12:29

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.

Remarque : 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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-== 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
+Remarque : 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==
+Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
-== Anglais ==
+[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]]