« Mini-lot » : différence entre les versions
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Version du 5 janvier 2019 à 22:15
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.
Français
mini-lot n.m.
Anglais
mini-batch
Source: Google machine learning glossary
Publié : datafranca.org
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche
