« Taux d'apprentissage » : différence entre les versions
m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par « ==Sources== ») |
Aucun résumé des modifications |
||
| (3 versions intermédiaires par 2 utilisateurs non affichées) | |||
| Ligne 1 : | Ligne 1 : | ||
==Définition== | ==Définition== | ||
Facteur multiplicatif appliqué au gradient afin de faire varier le gain du gradient. | 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 ''' | 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== | ==Français== | ||
'''pas du gradient''' | '''pas du gradient''' | ||
| Ligne 21 : | Ligne 22 : | ||
==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''learning rate''' | '''learning rate''' | ||
| Ligne 30 : | Ligne 30 : | ||
==Sources== | ==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: Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua et Aaron Courville (2018), ''Apprentissage profond'', Paris, Massot éditions, 800 pages. | |||
[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source: Claude Coulombe, Datafranca.org]] | [[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe, Datafranca.org]] | ||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: ''Google machine learning glossary''] | [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : ''Google machine learning glossary''] | ||
[ | [https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary Source : Robotic Center] | ||
{{Modèle:Robotique}} | |||
[[Catégorie:Robotique]] | |||
[[Utilisateur:Patrickdrouin | Source : Termino]] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
[[Category:Intelligence artificielle]] | [[Category:Intelligence artificielle]] | ||
[[Category:Apprentissage profond]] | [[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
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Patrick Drouin, wiki, Robert Meloche





