Que signifie "Gradients de poids"?
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Les gradients de poids sont super importants pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique, surtout les réseaux profonds. Ils aident le modèle à apprendre en montrant comment ajuster les poids, ou paramètres, du modèle pour faire de meilleures prédictions.
Comment ça marche
Quand un modèle fait une prédiction, il compare cette prédiction au résultat réel. Cette comparaison aide à identifier à quel point la prédiction était fausse. Le gradient de poids dit au modèle comment changer ses poids pour réduire cette erreur à l'avenir.
Importance dans l'entraînement
De bons gradients de poids mènent à un entraînement plus efficace. Si les gradients sont bruyants ou inconsistants, ça peut ralentir le processus d'entraînement et rendre plus difficile l'apprentissage du modèle. En améliorant les poids utilisés pour calculer les gradients de poids, le modèle peut se concentrer sur des données plus importantes, ce qui l’aide à apprendre plus vite et à devenir plus précis.
Application
En pratique, les gradients de poids sont calculés pendant l'entraînement, et des ajustements sont faits sur les poids du modèle en fonction de ces gradients. Ce processus se répète plusieurs fois, améliorant progressivement la performance du modèle à mesure qu'il voit plus de données.