« Optimiseur » : différence entre les versions

Version du 15 juin 2019 à 22:48

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.

Français

optimiseur n.m.

Anglais

optimizer

Source: Google machine learning glossary

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 == Domaine ==
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 == 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) ;
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 Il est même possible d'imaginer un optimiseur reposant sur un réseau de neurones.
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+''' optimiseur n.m.'''
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+'''  optimizer'''
-== Français ==
-=== optimiseur n.m.===
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-== Anglais ==
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 [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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-<br/>[https://datafranca.org/lexique/optimiseur/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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