Que signifie "Sous-flux"?

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L'underflow se produit quand les nombres sont trop petits pour être représentés correctement dans la mémoire d'un ordi. En gros, ça veut dire que la valeur descend en dessous des limites qu'on peut stocker, ce qui fait qu'elle arrondit à zéro ou à un tout petit nombre.

Ça peut être un souci en informatique, surtout en deep learning et traitement de données, où des calculs précis sont super importants. Quand l'underflow arrive, ça peut foutre en l'air les résultats des calculs, entraînant des résultats moins précis dans des tâches comme l'entraînement de modèles de machine learning.

Par exemple, avec des formats de petite largeur de bits, comme 8 bits ou 12 bits, l'underflow devient plus probable parce que ces formats ont une plage limitée. Si les valeurs dans un modèle deviennent trop petites, elles peuvent carrément disparaître, ce qui peut ralentir la performance du modèle.

Pour éviter l'underflow, il faut faire gaffe quand on met en place ces systèmes. Ça inclut de choisir les bonnes échelles et niveaux de précision pour que les calculs restent dans les limites et gardent leur précision.