Que signifie "Rétropropagation du gradient"?

Table des matières

La rétropropagation du gradient, c'est une méthode utilisée en apprentissage automatique pour entraîner des modèles. Ça aide le modèle à apprendre de ses erreurs en ajustant ses paramètres internes en fonction de la façon dont il réussit ses tâches.

Quand un modèle fait une prédiction, il compare ça à la réponse correcte. S'il y a une différence, le modèle calcule combien il doit changer ses paramètres pour se rapprocher de la bonne réponse. Ce processus implique de calculer des gradients, qui sont comme des guides qui disent au modèle dans quelle direction ajuster.

Le processus commence par avancer dans le modèle pour faire une prédiction. Ensuite, le modèle revient en arrière à travers ses couches, en utilisant les gradients pour voir comment chaque couche a contribué à l'erreur. En ajustant les paramètres en fonction de ces gradients, le modèle apprend et s'améliore avec le temps.

Un défi avec cette méthode, c'est qu'elle peut utiliser beaucoup de mémoire, surtout pour les modèles complexes. Mais de nouvelles méthodes ont été développées pour rendre ce processus plus efficace en réduisant l'utilisation de la mémoire tout en permettant au modèle d'apprendre correctement.

En gros, la rétropropagation du gradient est une technique clé qui aide les modèles d'apprentissage automatique à s'améliorer dans leurs tâches en apprenant de leurs expériences précédentes.