Deep Learning Modus Operandi

Cette séance de cours s'inscrit dans le modus operandi de l'apprentissage profond, explorant les avantages des réseaux plus profonds à travers des expériences sur ImageNet. Il traite de l'importance de la surparamétrie et de la généralisation dans les réseaux profonds, en mettant l'accent sur le rôle des solutions standard minimales. La séance de cours aborde également des sujets tels que les points d'interpolation, le transfert de l'apprentissage avec les CNN, et le retour à l'apprentissage non supervisé avec les encodeurs automatiques, les GAN et les modèles de diffusion.