Méthodes de régularisation : Formation et Validation Base

Cette séance de cours couvre la philosophie de la régularisation et du contrôle de la «flexibilité» dans les réseaux de neurones artificiels. Diverses méthodes de régularisation faciles à mettre en œuvre sont discutées, y compris les fonctions de perte modifiées, la base de formation et la base de validation. L'instructeur explique l'importance de diviser les données en bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements et explique comment optimiser les paramètres en utilisant la descente en pente. Différentes techniques de régularisation telles que les pénalités et la dégradation du poids sont explorées, ainsi que leur impact sur la flexibilité du réseau. Des exemples pratiques d'ajustement de courbe et de contrôle de la flexibilité par la régularisation sont présentés, soulignant la nécessité d'équilibrer la complexité et la généralisation du modèle.