Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les opérations de convolution constituent le cœur des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Contrairement aux réseaux de neurones traditionnels, les CNN exploitent la proximité spatiale pour extraire des caractéristiques spécifiques des données d'entrée, principalement des images. Une convolution applique un filtre (ou noyau) sur une section de l'image, calculant la somme pondérée des pixels dans cette section. Cela permet de détecter des motifs locaux tels que les bords, les textures et les formes simples.
Les filtres sont généralement appris durant l'entraînement et peuvent capter divers motifs à travers les différentes couches du réseau. Les premières couches capturent des motifs simples et généraux, tandis que les couches profondes peuvent capturer des motifs complexes et abstraits.
Le processus de convolution réduit le nombre de paramètres à apprendre et rend le réseau plus efficace pour traiter des données visuelles tout en préservant la structure spatiale de l'image. Les objectifs incluent l'extraction de caractéristiques robustes et le développement de représentations hiérarchiques des données d'entrée.
Le pooling, ou échantillonnage, est une opération utilisée pour réduire la dimensionnalité des cartes de caractéristiques créées par les couches de convolution. Il existe plusieurs types de pooling, mais les plus courants sont le maxpooling et le averagepooling.
L'utilité du pooling réside dans sa capacité à réduire la complexité computationnelle, à diminuer le risque de surapprentissage et à fournir une invariance des informations extraites aux translations mineures de l'image.
La normalisation est une étape cruciale pour le bon fonctionnement des CNN. Elle permet de standardiser les entrées de chaque couche en les recentrant et en les redimensionnant, ce qui peut accélérer la convergence pendant l'entraînement. Une technique courante est la Batch Normalization, qui normalise les entrées pour chaque minibatch durant l'entraînement.
Les fonctions d'activation ajoutent des nonlinéarités au réseau, permettant de capturer des relations plus complexes entre les caractéristiques extraites. Les fonctions d'activation spécifiques couramment utilisées dans les CNN incluent ReLU (Rectified Linear Unit), Leaky ReLU, et Softmax. ReLU, en particulier, est populaire grâce à sa simplicité et son efficacité lors des phases d'entraînement, aidant à éviter le problème de vanishing gradients.