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comment_configurer_le_nombre_de_couches_et_de_nœuds_dans_un_reseau_neuronal

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comment_configurer_le_nombre_de_couches_et_de_nœuds_dans_un_reseau_neuronal [2020/10/03 10:01] – [Expérimentation] sergecomment_configurer_le_nombre_de_couches_et_de_nœuds_dans_un_reseau_neuronal [2020/10/21 11:39] – serge
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 ====== Comment configurer le nombre de couches et de nœuds dans un réseau neuronal ====== ====== Comment configurer le nombre de couches et de nœuds dans un réseau neuronal ======
 +<WRAP center round box 80% centeralign>
 +**[[intelligence_artificielle|Intelligence Artificielle]]**
 +</WRAP>
  
 Traduction de **[[https://machinelearningmastery.com/how-to-configure-the-number-of-layers-and-nodes-in-a-neural-network/|How to Configure the Number of Layers and Nodes in a Neural Network]]** à **machinelearningmastery.com** Traduction de **[[https://machinelearningmastery.com/how-to-configure-the-number-of-layers-and-nodes-in-a-neural-network/|How to Configure the Number of Layers and Nodes in a Neural Network]]** à **machinelearningmastery.com**
  
 +====Ressources====
 +  * https://keras.io/api/layers/ Liste ce qui existe dans keras mais ne dit pas comment choisir !
 +  * **[[https://stackoverflow.com/questions/44747343/keras-input-explanation-input-shape-units-batch-size-dim-etc|Keras input explanation: input_shape, units, batch_size, dim, etc]]**
 =====Introduction===== =====Introduction=====
 Les réseaux de neurones artificiels ont deux hyperparamètres principaux qui contrôlent l'architecture ou la topologie du réseau: le nombre de couches et le nombre de nœuds dans chaque couche cachée.\\ Les réseaux de neurones artificiels ont deux hyperparamètres principaux qui contrôlent l'architecture ou la topologie du réseau: le nombre de couches et le nombre de nœuds dans chaque couche cachée.\\
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 Un modèle profond fournit une hiérarchie de couches qui construisent des niveaux d'abstraction croissants de l'espace des variables d'entrée aux variables de sortie. Un modèle profond fournit une hiérarchie de couches qui construisent des niveaux d'abstraction croissants de l'espace des variables d'entrée aux variables de sortie.
 Étant donné une compréhension du domaine du problème, nous pouvons croire qu'un modèle hiérarchique profond est nécessaire pour résoudre suffisamment le problème de prédiction. Dans ce cas, nous pouvons choisir une configuration de réseau comportant de nombreuses couches de profondeur. Étant donné une compréhension du domaine du problème, nous pouvons croire qu'un modèle hiérarchique profond est nécessaire pour résoudre suffisamment le problème de prédiction. Dans ce cas, nous pouvons choisir une configuration de réseau comportant de nombreuses couches de profondeur.
-Le choix d'un modèle profond encode une croyance très générale selon laquelle la fonction que nous voulons apprendre devrait impliquer la composition de plusieurs fonctions plus simples. Cela peut être interprété du point de vue de l'apprentissage de la représentation comme indiquant que nous croyons que le problème d'apprentissage consiste à découvrir un ensemble de facteurs sous-jacents de variation qui peuvent à leur tour être décrits en termes d'autres facteurs sous-jacents de variation plus simples. +Le choix d'un modèle profond encode une croyance très générale selon laquelle la fonction que nous voulons apprendre devrait impliquer la composition de plusieurs fonctions plus simples. Cela peut être interprété du point de vue de l'apprentissage de la représentation comme indiquant que nous croyons que le problème d'apprentissage consiste à découvrir un ensemble de facteurs sous-jacents de variation qui peuvent à leur tour être décrits en termes d'autres facteurs sous-jacents de variation plus simples.\\ 
- +Cette intuition peut provenir de l'expérience du domaine, de l'expérience des problèmes de modélisation avec les réseaux de neurones, ou d'un mélange des deux.\\ 
-Cette intuition peut provenir de l'expérience du domaine, de l'expérience des problèmes de modélisation avec les réseaux de neurones, ou d'un mélange des deux. +**D'après mon expérience, les intuitions sont souvent invalidées via des expériences.**
-D'après mon expérience, les intuitions sont souvent invalidées via des expériences.+
  
 ====Optez pour la profondeur==== ====Optez pour la profondeur====
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   * Ajustez les modèles sur un sous-ensemble plus petit de l'ensemble de données d'entraînement pour accélérer la recherche.    * Ajustez les modèles sur un sous-ensemble plus petit de l'ensemble de données d'entraînement pour accélérer la recherche. 
   * Liez de manière agressive la taille de l'espace de recherche.    * Liez de manière agressive la taille de l'espace de recherche. 
-  * Parallélisez la recherche sur plusieurs instances de serveur (par exemple, utilisez le service Amazon EC2 ). +  * Parallélisez la recherche sur plusieurs instances de serveur. 
 Je recommande d'être systématique si le temps et les ressources le permettent. Je recommande d'être systématique si le temps et les ressources le permettent.
  
 ====Bonus==== ====Bonus====
 J'ai vu d'innombrables heuristiques sur la façon d'estimer le nombre de couches et soit le nombre total de neurones, soit le nombre de neurones par couche.\\ J'ai vu d'innombrables heuristiques sur la façon d'estimer le nombre de couches et soit le nombre total de neurones, soit le nombre de neurones par couche.\\
-Je ne veux pas les énumérer; Je suis sceptique sur le fait qu'ils ajoutent une valeur pratique au-delà des cas particuliers sur lesquels ils sont présentés.+Je ne veux pas les énumérer. Je suis sceptique sur le fait qu'ils ajoutent une valeur pratique au-delà des cas particuliers sur lesquels ils sont présentés.
  
 ====Lectures complémentaires==== ====Lectures complémentaires====
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-{{tag>sb ia}}+{{tag>sb ia keras}}
comment_configurer_le_nombre_de_couches_et_de_nœuds_dans_un_reseau_neuronal.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:13 de serge