Séance de cours
Descente progressive stochastique: Techniques d'optimisation
Description
Cette séance de cours couvre la transition de la descente stochastique en gradient à l'optimisation non-smooth, en se concentrant sur des sujets tels que la sparté, la détection de compression, et les normes atomiques. Il se penche sur la programmation stochastique, les problèmes synthétiques des moindres carrés et la convergence de SGD pour les problèmes fortement convexes. L'instructeur explique l'importance des techniques de sélection par étapes et de moyennes pour améliorer les performances d'optimisation.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.