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==Définition==
==Définition==
Problème posé, dans un réseau de neurones profond, par l'augmentation très rapide des valeurs des gradients pendant la rétropropagation entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres et l'arrêt de l'apprentissage.
Problème posé, dans un réseau de neurones profond, par l'augmentation très rapide des valeurs des gradients pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres et l'arrêt de l'apprentissage.
   
   
Note: plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation, le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée, la normalisation par lots et l'écrêtage de gradient
==Complément==
Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation, le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée, la normalisation par lots et l'écrêtage de gradient.


==Français==
==Français==
'''problème de l'explosion du gradient'''  <small> masculin </small>
'''problème de l'explosion du gradient'''   


'''explosion du gradient'''   
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'''gradient explosion problem'''
'''gradient explosion problem'''


==Sources==
Source : Pascanu, Razvan (2014). ''On Recurrent and Deep Neural Networks'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 267 pages.


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[https://openclassrooms.com/courses/utilisez-des-modeles-supervises-non-lineaires/empilez-les-perceptrons Source : openclassrooms.com]
Source: Pascanu, Razvan (2014). ''On Recurrent and Deep Neural Networks'', thèse de doctorat, Université de Montréal, 267 pages.


[https://openclassrooms.com/courses/utilisez-des-modeles-supervises-non-lineaires/empilez-les-perceptrons Source: openclassrooms.com]
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[[Catégorie:Apprentissage profond]]
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[[Category:Termino 2019]]
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Dernière version du 16 mai 2024 à 23:19

Définition

Problème posé, dans un réseau de neurones profond, par l'augmentation très rapide des valeurs des gradients pendant la rétropropagation, entraînant un dépassement de la capacité de la représentation interne des nombres et l'arrêt de l'apprentissage.

Complément

Plusieurs techniques permettent de contrer l'explosion du gradient à commencer par de meilleures techniques d'initialisation, le choix de fonctions d'activation non saturantes comme la fonction linéaire rectifiée, la normalisation par lots et l'écrêtage de gradient.

Français

problème de l'explosion du gradient

explosion du gradient

Anglais

exploding gradient problem

gradient explosion problem

Sources

Source : Pascanu, Razvan (2014). On Recurrent and Deep Neural Networks, thèse de doctorat, Université de Montréal, 267 pages.

Source : openclassrooms.com

Source : Termino

Source : Claude Coulombe ( discussion)