LSTM affiné
Le LSTM affiné (Fine-Tuned LSTM) adapte un réseau Long Short-Term Memory pré-entraîné sur un grand corpus à une tâche spécifique en aval — telle que la classification de texte, l'analyse de sentiments ou l'étiquetage de séquences — en poursuivant l'entraînement sur des données étiquetées spécifiques à la tâche. Popularisée par le framework ULMFiT, cette approche obtient de solides performances même lorsque les données étiquetées sont rares.
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Sources
- Howard, J., & Ruder, S. (2018). Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification. Proceedings of the 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 328–339. DOI: 10.18653/v1/P18-1031 ↗
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/deep-learning/fine-tuned-lstm
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