Que signifie "Terme de momentum"?

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Le terme de momentum, c'est un concept utilisé en apprentissage automatique pour améliorer l'entraînement des modèles. Ça agit comme un coup de pouce, aidant le processus d'apprentissage à avancer plus vite et de manière plus fluide.

En gros, quand un modèle apprend à partir de données, il fait de petits ajustements pour améliorer ses prédictions. Parfois, ces changements peuvent être lents ou trop erratiques. Le terme de momentum aide en se souvenant de la direction des changements précédents, permettant au modèle de continuer à avancer dans cette direction avec plus de rapidité et de stabilité.

Par exemple, imagine pousser une balle en bas d'une colline. Au début, elle peut avancer lentement, mais au fur et à mesure qu'elle prend de la vitesse, elle continue de rouler sans s'arrêter tous les quelques instants. Le terme de momentum aide les modèles à garder leur vitesse et leur direction, les rendant plus efficaces et performants pour des tâches comme classifier des images ou reconnaître des motifs dans les données.

Cette approche a montré qu'elle mène à de meilleurs résultats dans diverses applications, y compris l'imagerie médicale. En utilisant le momentum, les modèles peuvent apprendre de manière plus efficace, permettant des prédictions et classifications plus précises.