La descente de gradient par mini-lot combine les concepts de descente de gradient par lots et de descente de gradient stochastique.
Il divise l'ensemble de données d'apprentissage en petites tailles de lots et effectue des mises à jour sur chacun de ces lots.
Cette approche établit un équilibre entre l'efficacité de calcul de la descente de gradient par lots et la vitesse de descente de gradient stochastique.
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