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Les optimiseurs





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En construisant des réseaux de neurones, nous calculons des gradients avec l'algorithme de rétropropagation.

Ces gradients sont utilisés pour effectuer les mises à jour des paramètres.

La méthode par défaut consiste à mettre à jour le gradient le long de la direction du gradient négatif, c'est-à-dire en utilisant l'optimiseur de descente de gradient.



SGD



Momentum update



Nesterov momentum



Learning Rate Decay



Adagrad



RMSprop



Adam



Source : https://kharshit.github.io/blog/2018/08/17/optimizers





Apprentissage profond

Apprentissage automatique












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