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


== Définition ==
'''taux d'entraînement''' 
Grandeur scalaire utilisée pour entraîner le modèle via la descente de gradient. À chaque itération, l'algorithme de descente de gradient multiplie le taux d'apprentissage par le gradient. Le produit ainsi généré est appelé «pas de gradient».


Le taux d'apprentissage est un '''hyperparamètre''' clé.
==Anglais==
'''learning rate'''


'''training rate'''


'''step size'''




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==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.


== Français ==
Source : Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages.
=== taux d'apprentissage ===
=== pas d'apprentissage ===
=== gain du gradient ===


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[[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]
===step size===


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{{Modèle:Robotique}}
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[[Catégorie:Robotique]]
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[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/taux-dapprentissage/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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<br/>
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Intelligence artificielle]]
[[Category:Apprentissage profond]]

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