« Problème de l'explosion du gradient » : différence entre les versions

Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:32

Définition

Problème posé, dans un réseau de neurones profond, par l'augmentation très rapide des valeurs des gradients pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres et l'arrêt de l'apprentissage.

Complément

Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation, le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée, la normalisation par lots et l'écrêtage de gradient.

Français

problème de l'explosion du gradient

explosion du gradient

Anglais

exploding gradient problem

gradient explosion problem

Sources

Source : Pascanu, Razvan (2014). On Recurrent and Deep Neural Networks, thèse de doctorat, Université de Montréal, 267 pages.

Source : openclassrooms.com

Source : Termino

Source : Claude Coulombe ( discussion)

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-== Domaine ==
+==Définition==
-[[Category:Vocabulary]]  Vocabulary<br />
+Problème posé, dans un réseau de neurones profond, par l'augmentation très rapide des valeurs des gradients pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres et l'arrêt de l'apprentissage.
+==Complément==
+Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation, le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée, la normalisation par lots et l'écrêtage de gradient.
+==Français==
+'''problème de l'explosion du gradient'''
-[[Catégorie:Apprentissage profond]] Apprentissage profond
+'''explosion du gradient'''
-== Définition ==
+==Anglais==
+'''exploding gradient problem'''
+'''gradient explosion problem'''
+==Sources==
+Source : Pascanu, Razvan (2014). ''On Recurrent and Deep Neural Networks'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 267 pages.
-== Termes privilégiés ==
+[https://openclassrooms.com/courses/utilisez-des-modeles-supervises-non-lineaires/empilez-les-perceptrons Source : openclassrooms.com]
-=== le problème de l'explosion du gradient  ===
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
-Référence: https://openclassrooms.com/courses/utilisez-des-modeles-supervises-non-lineaires/empilez-les-perceptrons
-== Anglais ==
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe]]   ([[Discussion utilisateur:Claude COULOMBE | discussion]])
-===Exploding Gradient Problem===
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-The Exploding Gradient Problem is the opposite of the Vanishing Gradient Problem. In Deep Neural Networks gradients may explode during backpropagation, resulting number overflows. A common technique to deal with exploding gradients is to perform Gradient Clipping.
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
-•	On the difficulty of training recurrent neural networks
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

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