Que signifie "Entraînement multi-époques"?
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L'entraînement multi-epoch est une méthode utilisée pour améliorer l'apprentissage des modèles informatiques, surtout dans le domaine de l'intelligence artificielle. Au lieu de former un modèle juste une fois sur une grande quantité de données, il est formé plusieurs fois sur des parties plus petites et plus gérables des données.
Avantages
Meilleure récupération de performance : En s'entraînant sur un petit ensemble plusieurs fois, les modèles peuvent rapidement rebondir après des erreurs initiales et améliorer leur précision plus vite que s'ils étaient formés d'un coup.
Concentration sur la qualité : Cette approche permet aux modèles de se concentrer sur des données de haute qualité, ce qui peut mener à un apprentissage plus rapide et plus efficace.
Réduction des erreurs : L'entraînement multi-epoch aide à diminuer les chances que le modèle fasse des erreurs lorsqu'il est confronté à de nouvelles informations ou tâches.
Quand l'utiliser
Cette technique est particulièrement utile quand on adapte des modèles à de nouveaux domaines, comme la santé ou des tâches spécialisées, où la précision est essentielle. En s'entraînant de manière itérative, les modèles peuvent mieux apprendre et devenir plus efficaces sans nécessiter trop de puissance de calcul.