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Comment marche une couche Convolutionnelle?
Couche convolutionnelle (CONV) La couche convolutionnelle (en anglais convolution layer) (CONV) utilise des filtres qui scannent l’entrée I suivant ses dimensions en effectuant des opérations de convolution. Elle peut être réglée en ajustant la taille du filtre F et le stride S.
Quelle fonction d’activation choisir?
Pour choisir la bonne fonction d’activation il faut à la fois considérer la transformation direct qu’elle applique aux données mais aussi sa dérivé qui sera utilisé pour ajuster les poids lors de la backpropagation.
Pourquoi utiliser ReLu?
Le plus grand avantage de ReLu est en effet la non saturation de son gradient, ce qui accélère considérablement la convergence de la descente du gradient stochastique par rapport aux fonctions sigmoïde / tanh ( article de Krizhevsky et al). Par exemple, le célèbre AlexNet a utilisé ReLu et abandon.
Quelle fonctions d’activation non linéaires sont typiquement utilisées dans les réseaux de neurones?
La fonction d’activation est souvent une fonction non linéaire. Un exemple de fonction d’activation est la fonction de Heaviside, qui renvoie tout le temps 1 si le signal en entrée est positif, ou 0 s’il est négatif.
Pourquoi utiliser softmax?
La fonction mathématique softmax peut être utilisée en machine learning pour convertir un score en probabilité dans un contexte de classification multi-classe. Ainsi, si dans un contexte de classification d’objets nous obtenons : Un score nul pour les autres probabilités. …
Quel est l’intérêt de la fonction d’activation ReLU en deep learning?
ReLU. La fonction Rectified Linear Unit (ReLU) est la fonction d’activation la plus simple et la plus utilisée. Cette fonction permet d’effectuer un filtre sur nos données. Elle laisse passer les valeurs positives (x > 0) dans les couches suivantes du réseau de neurones.