Deep Learning: Conception de modèles de réseaux neuronaux

Cette séance de cours se concentre sur la conception et la mise en œuvre de modèles de réseaux neuronaux en apprentissage profond. Il commence par un récapitulatif des sujets précédents, y compris les diagrammes de réseau, les fonctions d'activation et les fonctions de perte. Linstructeur discute de limportance des données dans les modèles de formation et introduit le concept de conception de modèle, en mettant laccent sur la relation entre les paramètres de modèle et les hyperparamètres. Les concepts clés tels que la formation, la validation et les tests des ensembles de données sont expliqués, ainsi que limportance de minimiser les pertes pour améliorer les performances du modèle. La séance de cours couvre également diverses techniques d'optimisation, y compris la descente de gradient et ses variantes, telles que les méthodes stochastiques de descente de gradient et de momentum. L'instructeur met en évidence les défis de l'ajustement insuffisant et de l'ajustement excessif, en fournissant des stratégies pour équilibrer les biais et la variance. En outre, la séance de cours aborde limportance de laccord hyperparamétrique et introduit la validation croisée k-fold comme méthode dévaluation des performances du modèle. La session se termine par une discussion sur l'impact environnemental des modèles d'apprentissage profond, incitant l'engagement du public à travers des sondages et des questions.