« Seuillage de gradient » : différence entre les versions
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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== | |||
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'' | Source: Géron, Aurélien (2017). ''Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 360 pages. | ||
Version du 11 juin 2019 à 14:18
Domaine
Intelligence artificielle
Apprentissage automatique
Apprentissage profond
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 n.m.
bornement de gradient n.m.
Anglais
Gradient Clipping
Source: Géron, Aurélien (2017). Deep Learning avec TensorFlow - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 360 pages.
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
