Optimisation des méthodes de graduation adaptative

Cette séance de cours couvre les techniques d'optimisation avancées pour les modèles d'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les méthodes de gradient adaptatifs comme RMSProp, AcceleGrad, ADAM et AmsGrad. Il examine les limites d'AdaGrad et introduit des améliorations dans la gestion des gradients stochastiques et de la vitesse de convergence. L'instructeur explique les propriétés, les taux de convergence et les comparaisons de performance de ces méthodes, en mettant l'accent sur leurs applications dans les problèmes d'optimisation non convexe. En outre, la séance de cours explore les mécanismes implicites et explicites de régularisation des méthodes d'adaptation, mettant en évidence les compromis entre la vitesse de convergence et la performance de généralisation.