Cette séance de cours couvre le concept de régularisation en s'arrêtant tôt dans les réseaux neuronaux profonds. L'instructeur explique comment minimiser les erreurs d'entraînement par pas en descendant le gradient et en contrôlant la flexibilité via le temps d'apprentissage. L'importance de revenir à une solution antérieure pour éviter les surajustements est soulignée, ainsi que des exemples pratiques du problème du bruit XOR. La séance de cours traite également de la nécessité de plusieurs couches dans la résolution du problème XOR et du rôle des neurones cachés dans l'ajout de flexibilité tout en soulignant l'importance de contrôler la flexibilité par hyperparamètres ou un arrêt précoce.