Optimiseur

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Implémentation particulière de l'algorithme de descente de gradient. La classe de base de TensorFlow pour les optimiseurs est tf.train.Optimizer. Différents optimiseurs (sous-classes de tf.train.Optimizer) tiennent compte des concepts tels que :

• le moment (Momentum) ;
• la fréquence de mise à jour (AdaGrad = descente de gradient adaptative ; Adam = adaptative avec Momentum ; RMSProp) ;
• la parcimonie/régularisation (Ftrl) ;
• des opérations mathématiques plus complexes (proximal et autres).

Il est même possible d'imaginer un optimiseur reposant sur un réseau de neurones.

Anglais

optimizer

Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org