Que signifie "Mini-lot"?
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Le mini-batch, c'est une technique utilisée en optimisation, surtout quand on a plein de contraintes et de grosses quantités de données. Plutôt que de traiter toutes les données d'un coup, le mini-batch divise les données en plus petits groupes, ou "batches". Ça permet de faire des calculs plus efficaces et d'améliorer la vitesse du processus d'optimisation.
Comment ça marche
Avec le mini-batch, l'algorithme d'optimisation prend une petite portion de données à chaque étape. Il effectue des calculs sur ce mini-batch pour mettre à jour le modèle. Après ça, l'algorithme passe au mini-batch suivant. Cette méthode aide à gérer des problèmes complexes où on peut pas traiter toutes les données d'un coup, et assure que l'algorithme peut quand même avancer même avec des jeux de données énormes.
Avantages
Utiliser des mini-batches peut mener à :
- Des calculs plus rapides : Les ensembles de données plus petits se traitent plus vite, ce qui accélère l'optimisation globale.
- Une meilleure performance : La méthode du mini-batch peut donner de meilleurs résultats quand on optimise des fonctions complexes.
- Flexibilité : Ça permet de choisir et d'utiliser les mini-batches de différentes manières, ce qui peut améliorer encore la performance.
En gros, le mini-batch, c'est une approche pratique qui rend la gestion des gros et complexes problèmes d'optimisation plus facile.