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==Définition==
==Définition==
Mécanisme couramment utilisé afin d'atténuer le problème d'explosion du gradient en limitant artificiellement la valeur maximale des gradients lors de l'utilisation de la descente de gradient pendant l'entraînement d'un modèle.
Mécanisme couramment utilisé afin d'atténuer le problème d'explosion du gradient en limitant artificiellement la valeur maximale des gradients lors de l'utilisation de la descente de gradient pendant l'entraînement d'un modèle.


==Français==
==Français==
'''écrêtage de gradient'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''écrêtage de gradient'''   


'''bornement de gradient'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''bornement de gradient'''   


'''seuillage de gradient'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''seuillage de gradient'''   


==Anglais==
==Anglais==
'''Gradient Clipping'''
'''Gradient Clipping'''


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==Sources==


Source: Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
Source: Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages.
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Dernière version du 31 janvier 2024 à 11:06

Définition

Mécanisme couramment utilisé afin d'atténuer le problème d'explosion du gradient en limitant artificiellement la valeur maximale des gradients lors de l'utilisation de la descente de gradient pendant l'entraînement d'un modèle.

Français

écrêtage de gradient

bornement de gradient

seuillage de gradient

Anglais

Gradient Clipping

Sources

Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.

Source:L'apprentissage profond p.295

Source: Termino