« 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. | ||
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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 19 juin 2019 à 15:47
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 n.f.
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.
Contributeurs: Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki
