« Préentraînement » : différence entre les versions

Version du 30 janvier 2024 à 17:18

Définition

Le préentraînement consiste à entraîner un modèle d'apprentissage, typiquement un grand réseau de neurones profond, pour une tâche générique sur un immense jeu de données

Le résultat est un modèle préentraîné qui servira à l'apprentissage par transfert.

Compléments

Un grand modèle préentraîné pour un problème générique apprend toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel il est entraîné. Une fois entraînés, ce grand modèle peut être utilisé pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un peaufinage du modèle est habituellement nécessaire en l'entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche.

Français

préentraînement

pré-entraînement forme déconseillée

Anglais

pre-trainning

pretraining

Sources

StackExchange CrossValidated

Cours VIARENA

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 ==Compléments==
-Les grands modèles préentraînés pour un problème générique apprennent toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel ils sont entraînés. Une fois entraînés, ces gros modèles peuvent être utilisés pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un [[peaufinage]] du modèle est habituellement nécessaire en entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche.
+Un grand modèle préentraîné pour un problème générique apprend toutes sortes de régularités statistiques propres au type de données (images, voix, textes) sur lequel il est entraîné. Une fois entraînés, ce grand modèle peut être utilisé pour résoudre d’autres problèmes faisant appel au même type de données. Un [[peaufinage]] du modèle est habituellement nécessaire en l'entraînant avec des données spécifiques à une nouvelle tâche.
 == Français ==