« Problème de l'explosion du gradient » : différence entre les versions
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Le problème de l'explosion du gradient est l'opposé du problème du gradient évanescent (ou disparition du gradient). Dans les réseaux de neurones profonds, la valeur des gradients peut augmenter d'une façon explosive pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres (en anglais number overflow). | Le problème de l'explosion du gradient est l'opposé du problème du gradient évanescent (ou disparition du gradient). Dans les réseaux de neurones profonds, la valeur des gradients peut augmenter d'une façon explosive pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres (en anglais number overflow). | ||
Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation (par exemple, Xavier ou Glorot), le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée (en anglais ReLU), la normalisation par lots ( | Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation (par exemple, Xavier ou Glorot), le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée (en anglais ReLU), la normalisation par lots (''batch normalization'') et l'écrêtage de gradient (''gradient clipping''). | ||
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Version du 24 mai 2019 à 20:20
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Réseau de neurones artificiels
Apprentissage profond
Définition
Le problème de l'explosion du gradient est l'opposé du problème du gradient évanescent (ou disparition du gradient). Dans les réseaux de neurones profonds, la valeur des gradients peut augmenter d'une façon explosive pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres (en anglais number overflow).
Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation (par exemple, Xavier ou Glorot), le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée (en anglais ReLU), la normalisation par lots (batch normalization) et l'écrêtage de gradient (gradient clipping).
Français
problème de l'explosion du gradient n.m.
problème de l'explosion des gradients n.m.
Anglais
Exploding Gradient Problem
Contributeurs: Evan Brach, Claude Coulombe, Jacques Barolet, Patrick Drouin, Pierre Labreche, wiki
