« Oubli catastrophique » : différence entre les versions

Version du 26 mai 2026 à 15:43

Définition

En apprentissage automatique, l'oubli catastrophique est la perte abrupte des paramètres appris précédemment par le modèle lorsqu'il s'entraîne sur de nouvelles tâches ou de nouvelles données.

Compléments

Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du peaufinage d'un modèle.

Cela se produit lorsqu’un modèle de réseau neuronal utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif peut involontairement écraser des représentations essentielles aux tâches antérieures. Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais un déclin abrupt et souvent radical de la précision des fonctions antérieures, en particulier dans les scénarios d’apprentissage séquentiel ou continu.

Français

oubli catastrophique

interférence catastrophique

Anglais

catastrophic forgetting

catastrophic interference

Sources

McMillan S.E.N.C.R.L., s.r.l. 2026 - oubli catastrophique, interférence catastrophique Laleh (2023) - oubli catastrophique

Wikipédia - catastrophic forgetting, catastrophic interference

Categorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS

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 Par exemple, l'oubli catastrophique peut se produire lors du [[peaufinage]] d'un modèle.
- Cela se produit lorsqu’un modèle de réseau neuronal utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif peut involontairement écraser des représentations essentielles aux tâches antérieures. Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais un déclin abrupt et souvent radical de la précision des fonctions antérieures, en particulier dans les scénarios d’apprentissage séquentiel ou continu.
+Cela se produit lorsqu’un modèle de réseau neuronal utilise des paramètres communs à différentes tâches et que l’optimisation de ces paramètres pour un nouvel objectif peut involontairement écraser des représentations essentielles aux tâches antérieures. Le résultat n’est pas une perte graduelle de performance, mais un déclin abrupt et souvent radical de la précision des fonctions antérieures, en particulier dans les scénarios d’apprentissage séquentiel ou continu.
 ==Français==

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