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==Définition==
Facteur multiplicatif appliqué au gradient afin de faire varier le gain du gradient.  


Note: à chaque itération, l'algorithme de descente de gradient multiplie le taux d'apprentissage par le gradient. Le produit ainsi généré est appelé gain de gradient.  
Robotique - La taille du pas utilisée par la descente de gradient pour mettre à jour les paramètres du modèle. Un taux trop élevé cause la divergence ; un taux trop faible cause une convergence lente. L'ordonnancement du taux d'apprentissage (warmup + decay) est critique pour un entraînement stable. Taux d'apprentissage initiaux typiques : 1e-4 pour l'ajustement fin de modèles pré-entraînés, 3e-4 pour l'entraînement à partir de zéro avec Adam. Le taux d'apprentissage est souvent l'hyperparamètre le plus important à ajuster.
 
Le taux d'apprentissage est un '''[https://datafranca.org/wiki/Hyperparam%C3%A8tre hyperparamètre]'''.


==Français==
==Français==
'''pas du gradient''' 


'''pas du gradient'''  n.m.
'''gain du gradient'''   


'''gain du gradient'''  n.m
'''pas de gradient'''   


'''pas de gradient'''  n.m.
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'''taux d'apprentissage'''  n.m.
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'''taux d'entraînement'''   


'''taux d'entraînement'''  n.m.
==Anglais==
'''learning rate'''


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'''training rate'''


Source : Boné, Romuald; Jean-Pierre Asselin de Beauville et Monique Zollinger (1996). Les réseaux de neurones artificiels : un apport potentiel aux études marketing, Recherche et Applications en Marketing, 11(2), pages 63-81.
'''step size'''


Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.


Source : Claude Coulombe
==Sources==
Source : Boné, Romuald; Jean-Pierre Asselin de Beauville et Monique Zollinger (1996). ''Les réseaux de neurones artificiels : un apport potentiel aux études marketing'', Recherche et Applications en Marketing, 11(2), pages 63-81.


Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.


[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe, Datafranca.org]]       


==Anglais==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary'']


'''learning rate'''
[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary    Source : Robotic Center]


'''training rate'''
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[[Catégorie:Robotique]]
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]


'''step size'''
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[Category:Intelligence artificielle]]
 
[[Category:Apprentissage profond]]
 
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
 
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino  ]]

Dernière version du 7 octobre 2026 à 13:22

Définition

Facteur multiplicatif appliqué au gradient afin de faire varier le gain du gradient.

Remarque : à chaque itération, l'algorithme de descente de gradient multiplie le taux d'apprentissage par le gradient. Le produit ainsi généré est appelé gain de gradient.

Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre.

Robotique - La taille du pas utilisée par la descente de gradient pour mettre à jour les paramètres du modèle. Un taux trop élevé cause la divergence ; un taux trop faible cause une convergence lente. L'ordonnancement du taux d'apprentissage (warmup + decay) est critique pour un entraînement stable. Taux d'apprentissage initiaux typiques : 1e-4 pour l'ajustement fin de modèles pré-entraînés, 3e-4 pour l'entraînement à partir de zéro avec Adam. Le taux d'apprentissage est souvent l'hyperparamètre le plus important à ajuster.

Français

pas du gradient

gain du gradient

pas de gradient

taux d'apprentissage

pas d'apprentissage

taux d'entraînement

Anglais

learning rate

training rate

step size


Sources

Source : Boné, Romuald; Jean-Pierre Asselin de Beauville et Monique Zollinger (1996). Les réseaux de neurones artificiels : un apport potentiel aux études marketing, Recherche et Applications en Marketing, 11(2), pages 63-81.

Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), Apprentissage profond, Paris, Massot éditions, 800 pages.

Source : Claude Coulombe, Datafranca.org

Source : Google machine learning glossary

Source : Robotic Center


LEXIQUE DE LA ROBOTIQUE Ligne robot.jpg Robotique.jpg Source : Termino