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Séance de cours
Critères de convergence
Description
Cette séance de cours couvre différents critères de convergence utilisés dans les algorithmes d'optimisation, tels que les conditions d'arrêt basées sur la norme du gradient et le changement de la fonction objectif. L'instructeur explique comment ces critères aident à déterminer quand arrêter le processus d'optimisation et souligne l'importance de prêter attention aux critères lorsqu'il s'agit de grandes valeurs. Divers exemples sont fournis pour illustrer l'application des critères de convergence dans la pratique.
Source officielle
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