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- 9 janvier 2025 à 11:31 Model scaling law (hist | modifier) [56 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Loi d’échelle) Balise : Nouvelle redirection
- 9 janvier 2025 à 11:31 Neural scaling law (hist | modifier) [56 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Loi d’échelle) Balise : Nouvelle redirection
- 9 janvier 2025 à 11:30 Loi de montée en échelle (hist | modifier) [72 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Loi d’échelle) Balise : Nouvelle redirection
- 9 janvier 2025 à 11:30 Loi de passage à l'échelle (hist | modifier) [72 octets] Pitpitt (discussion | contributions) (Page redirigée vers Loi d’échelle) Balise : Nouvelle redirection
- 7 janvier 2025 à 16:16 Loi d’échelle (hist | modifier) [871 octets] Patrickdrouin (discussion | contributions) (Page créée avec « ==Définition== Dans le domaine de l'apprentissage automatique, une loi d'échelle est une loi empirique qui décrit comment les performances d'un modèle d'apprentissage, typiquement un réseau neuronal, s'améliorent en fonction de l'augmentation de facteurs clés comme le nombre de paramètres et la taille de l'ensemble de données d'entraînement. ==Français== '''loi de montée en échelle''' '''loi de passage à... ») créé initialement avec le titre « Scaling law »
