Correction d’un modèle avec learning rate inadapté

Scénario

Contexte : L’entraînement d’un modèle oscille fortement et ne converge pas. Le Problème : Le learning rate est trop élevé ou trop faible. Extrait logique actuelle : optimizer = Adam(learning_rate=0.1) Contraintes : Tester différents learning rates. Utiliser éventuellement scheduler adaptatif. Comparer stabilité des pertes. Livrable attendu : Proposer un réglage optimisé du learning rate améliorant la convergence.

Compétences ciblées