Itération (entraînement)
Terme
Intermédiaire
🧠 Concepts fondamentaux
En bref
Une itération est une seule mise à jour des poids du modèle, effectuée après le traitement d'un lot d'exemples.
📖 Définition
En apprentissage automatique, une itération désigne une seule mise à jour des paramètres (poids) du modèle, effectuée après le traitement d'un lot (batch) d'exemples : une propagation avant pour calculer la prédiction et l'erreur, une propagation arrière (rétropropagation) pour calculer le gradient, puis l'ajustement des poids. C'est l'unité élémentaire « micro » de l'entraînement, à distinguer de l'époque (unité « macro », un passage complet sur le jeu de données). Les trois notions sont mathématiquement liées : pour N exemples et une taille de lot B, une époque compte ⌈N/B⌉ itérations, et un entraînement de E époques en compte environ E × N/B. Par exemple, 3 000 exemples avec des lots de 32 donnent environ 94 itérations par époque, soit 940 itérations sur 10 époques. Cette distinction est importante en pratique : les courbes d'apprentissage, les journaux d'entraînement et certains planificateurs de taux d'apprentissage sont souvent exprimés en nombre d'itérations (ou « steps ») plutôt qu'en époques, car l'itération correspond exactement au moment où le modèle apprend réellement quelque chose.
💬 En termes simples
Si l'époque est la lecture complète d'un manuel, l'itération est l'étude d'une seule page : c'est à chaque page (chaque lot) que l'on ajuste réellement sa compréhension, et il faut beaucoup de pages pour finir le livre une fois.
🎯 Exemple concret
Avec 3 000 exemples et des lots de 32, le modèle réalise environ 94 itérations pour boucler une époque – c'est-à-dire 94 mises à jour de ses poids, une par lot traité.
💡 Le saviez-vous ?
Beaucoup d'outils d'entraînement raisonnent en « steps » (itérations) plutôt qu'en époques, car c'est l'itération – et non l'époque – qui correspond au moment précis où les poids du modèle changent.
❓ Questions fréquentes
Combien d'itérations dans une époque ?
Le nombre d'exemples divisé par la taille du lot, arrondi au supérieur : ⌈N/B⌉. Par exemple, 1 000 exemples avec des lots de 100 donnent 10 itérations par époque.
Itération et époque, est-ce la même chose ?
Non : une itération est une mise à jour des poids (après un lot) ; une époque est un passage complet sur le jeu de données et contient généralement de nombreuses itérations.
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