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==Définition==
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Traitement des données au cours duquel sont normalisées les entrées de chaque couche de neurones.
Méthode qui permet de rendre un [[réseau de neurones artificiels]] plus stable et plus rapide, par la normalisation des données à l'entrée des [[couche]]s, et ce, en les recentrant et en les remettant à l'échelle.
 
== Compléments ==
 
Autrement dit, traitement des données au cours duquel sont normalisées les entrées de chaque couche de neurones.


==Français==
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À éviter: « normalisation par batch ».
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'''batch normalisation'''
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==Sources==


Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.
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Dernière version du 28 janvier 2024 à 11:55

Définition

Méthode qui permet de rendre un réseau de neurones artificiels plus stable et plus rapide, par la normalisation des données à l'entrée des couches, et ce, en les recentrant et en les remettant à l'échelle.

Compléments

Autrement dit, traitement des données au cours duquel sont normalisées les entrées de chaque couche de neurones.

Français

normalisation par lots

normalisation de lots

À éviter: « normalisation par batch ».

Anglais

batch normalisation

batch normalization

Sources

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

Source: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2016), Deep Learning, Cambridge, The MIT Press, 775 pages (Version française).

Source: Termino

Source : 24pm Academy