Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage des réseaux de neurones convolutifs (CNN) repose principalement sur une technique appelée backpropagation. La backpropagation est une méthode d'optimisation qui ajuste les poids des neurones afin de minimiser l'erreur entre les prédictions du réseau et les valeurs réelles. Dans le contexte des CNN, la backpropagation doit être adaptée aux couches de convolution et de pooling.
La backpropagation dans un CNN suit le même principe que dans d'autres types de réseaux neuronaux, mais avec des particularités propres aux opérations de convolution. Lorsque l'erreur est calculée à la fin du réseau, elle est propagée en arrière à travers le réseau. Pour les couches convolutives, il est nécessaire de calculer le gradient des filtres de convolution, ainsi que de mettre à jour ces filtres en fonction de ces gradients.
Outre la backpropagation, un autre aspect crucial de l'apprentissage des CNN est l'optimisation des hyperparamètres. Ces hyperparamètres incluent, mais ne se limitent pas à, la taille des filtres de convolution, le taux d'apprentissage, la taille du minibatch, et le nombre de couches et de neurones dans chaque couche du réseau.
L'optimisation des hyperparamètres a une influence directe sur la performance d'un CNN. Un bon choix d'hyperparamètres peut significativement accélérer le processus d'apprentissage et améliorer la précision du réseau. En revanche, de mauvais hyperparamètres peuvent entraîner une convergence lente ou même empêcher le réseau de converger.