« Optimisation des hyperparamètres » : différence entre les versions


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Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.  
Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.  


Note
Note : L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.  
L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.  
 


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'''hyperparameters tuning'''
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Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.
Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.

Version du 17 juin 2019 à 22:03


Définition

Processus qui consiste à déterminer la valeur optimale des hyperparamètres en réduisant au maximum le taux d'erreur.

Note : L'optimisation peut être effectuée manuellement ou automatiquement en explorant une vaste étendue de valeurs pour les hyperparamètres.

Français

optimisation des hyperparamètres

Anglais

hyperparameters tuning

hyperparameters optimization


Source : Microsoft, Utiliser TensorFlow, https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/service/how-to-tune-hyperparameters, consulté le 31 mai 2019.