Réseaux neuronaux convolutifs : structure et régularisation

Cette séance de cours explore les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), en explorant leur structure, leurs composants clés et leurs techniques de régularisation. Linstructeur explique limportance des couches convolutionnelles, de laugmentation des données, de la dégradation du poids et du décrochage dans lamélioration des performances et de la généralisation du modèle. La séance de cours couvre également le concept de connexions de saut dans les réseaux profonds et l'impact de la dégradation du poids sur la dynamique d'optimisation. Des exemples pratiques et des comparaisons de différents modèles sur les tâches de classification d'images sont fournis pour illustrer l'efficacité des CNN et des méthodes de régularisation.