Réseaux neuronaux convolutionnels : bases et techniques

Cette séance de cours couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux convolutionnels (RCN), y compris les concepts de convolution, de mise en commun et de partage du poids. Il explique l'importance de la non-linéarité dans les CNN et le rôle des couches de normalisation comme la normalisation par lots. La séance de cours se penche également sur les techniques d'augmentation des données et leur importance dans la formation des modèles d'apprentissage profond. De plus, il traite de la désintégration pondérale comme une méthode de régularisation et de l'utilisation de l'abandon pour éviter une suradaptation dans les réseaux neuraux.