Optimisation des réseaux neuraux

Cette séance de cours couvre les conseils et astuces pour l'optimisation des réseaux neuronaux, se concentrant sur la rétropropagation avec des exemples, la normalisation par lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres. Il traite également de l'importance du prétraitement des données, de la conception de l'architecture modèle, des fonctions de perte et de la régularisation. L'instructeur met l'accent sur l'utilisation de l'apprentissage par transfert, des ensembles modèles et des réseaux préformés pour améliorer la performance. En outre, la séance de cours explore la mise en place de réseaux neuronaux, y compris des API avant/arrière, des procédures de formation et des techniques de surveillance.