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==Définition==
== Définition ==
En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.  
La compréhension de ce terme dépend dans une certaine mesure de la métaphore de la surface d'erreur.  


Lorsqu'un algorithme d'apprentissage de réseau neuronal artificiel fait descendre l'erreur totale du réseau dans une vallée de la surface d'erreur, cette vallée peut ou non conduire au point le plus bas sur toute la surface d'erreur. Si ce n'est pas le cas, le minimum dans lequel l'erreur totale finira par tomber est appelé minimum local. L'algorithme d'apprentissage est parfois appelé dans ce cas «piégé dans un minimum local».  
Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité idéal, mais est coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé '''minimum local'''. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).  


Dans de tels cas, il est généralement utile de redémarrer l'algorithme avec un nouvel ensemble initial de poids choisi au hasard - c'est-à-dire à un nouveau point aléatoire dans l'espace de poids. Comme cela signifie un nouveau point de départ sur la surface d'erreur, il est susceptible de conduire dans une vallée différente, et nous espérons que celle-ci conduira à la véritable erreur minimale (absolue), ou au moins à une meilleure erreur minimale.
Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: '''minima locaux'''.  


== Français ==
== Français ==
'''Minimum local '''
'''Minimum local ''' <small> masculin </small>
 
'''Minima locaux ''' <small> masculin </small>
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''Local minimum'''
'''Local minimum'''


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Understanding this term depends to some extent on the error surface metaphor.
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When an artificial neural network learning algorithm causes the total error of the net to descend into a valley of the error surface, that valley may or may not lead to the lowest point on the entire error surface. If it does not, the minimum into which the total error will eventually fall is termed a local minimum. The learning algorithm is sometimes referred to in this case as "trapped in a local minimum."
[http://standoutpublishing.com/g/local-minimum.html    Source : Standoutpublishing ]


In such cases, it usually helps to restart the algorithm with a new, randomly chosen initial set of weights - i.e. at a new random point in weight space. As this means a new starting point on the error surface, it is likely to lead into a different valley, and hopefully this one will lead to the true (absolute) minimum error, or at least a better minimum error.
[https://arxiv.org/abs/1611.06310  Source :  Cornell University ]


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[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary] 
 
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[http://www.cse.unsw.edu.au/~billw/dictionaries/mldict.html      Source : UNWS machine learning dictionary] 




[[Catégorie:vocabulaire]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Catégorie:Scotty2]]

Version du 28 mai 2020 à 20:45

Définition

En ce qui concerne les réseaux de neurones, c'est un état dans lequel un réseau de neurones d'apprentissage entre parfois, où les ajustements de poids pour un ou plusieurs modèles d'entraînement compensent simplement les ajustements effectués pour un modèle précédemment formé.

Le modèle précédemment formé ne se trouve pas dans son mappage de sortie souhaité idéal, mais est coincé dans un mappage de réponse "local" moins qu'idéal, appelé minimum local. Cet état peut parfois être évité en faisant un jogging aléatoire des poids de connexion (jogging de poids).

Le concept sous-jacent d'un minimum local est souvent évoqué au pluriel: minima locaux.

Français

Minimum local masculin

Minima locaux masculin

Anglais

Local minimum


Source : Standoutpublishing

Source : Cornell University

Source : UNWS machine learning dictionary

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