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3._mise_en_oeuvre_des_reseaux_de_neurones_sur_des_cas_concrets

Anatomie d'un réseau de neurones

  • Liste à puceLes couches (layers) qui, combinées entre elles, forment un réseau (ou modèle)
  • Liste à puceLes données d'entrée (input data) et leurs étiquettes cibles associées (targets)
  • Liste à puceLa fonction de perte (loss function) qui définit le signal de retour utilisé pour l'entraînement.
  • Liste à puceL'optimiseur (optimizer) qui détermine le déroulement de l'entraînement

Le réseau, composé de couches qui sont enchaînées les unes aux autres associe, aux données d'entrée, des prédictions. La fonction de perte compare ensuite ces prédictions aux étiquettes cibles, générant ainsi une valeur de perte: la valeur de perte est une indication de la qualité des prédictions du réseau, lorqu'on les fait correspondre à ce qui était attendu. L'optimiseur utilise cette valeur de perte pour mettre à jour les poids du réseau.

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