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==en construction==
== Définition ==
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XXXXXXXXX
Le modèle de réseau profond en réseau (DNIN) est une instance efficace et une extension importante du réseau neuronal convolutionnel (CNN) qui consiste en une alternance de couches convolutionnelles et de couches de mise en commun. Dans ce modèle, un perceptron multicouche (MLP), une fonction non linéaire, est exploité pour remplacer le filtre linéaire pour la convolution. L'augmentation de la profondeur du DNIN peut également contribuer à améliorer la précision de la classification, tandis que sa formation devient plus difficile, que le temps d'apprentissage devient plus lent et que la précision devient saturée, puis se dégrade.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' Réseau résiduel profond '''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Deep Residual Network'''
''' Deep Residual Network'''
Deep network in network (DNIN) model is an efficient instance and an important extension of the convolutional neural network (CNN) consisting of alternating convolutional layers and pooling layers. In this model, a multilayer perceptron (MLP), a nonlinear function, is exploited to replace the linear filter for convolution. Increasing the depth of DNIN can also help improve classification accuracy while its formation becomes more difficult, learning time gets slower, and accuracy becomes saturated and then degrades. 
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[https://www.hindawi.com/journals/cin/2021/6659083/  Source : hindawi]
[https://www.hindawi.com/journals/cin/2021/6659083/  Source : hindawi]


 
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Dernière version du 14 novembre 2023 à 19:39

Définition

Le modèle de réseau profond en réseau (DNIN) est une instance efficace et une extension importante du réseau neuronal convolutionnel (CNN) qui consiste en une alternance de couches convolutionnelles et de couches de mise en commun. Dans ce modèle, un perceptron multicouche (MLP), une fonction non linéaire, est exploité pour remplacer le filtre linéaire pour la convolution. L'augmentation de la profondeur du DNIN peut également contribuer à améliorer la précision de la classification, tandis que sa formation devient plus difficile, que le temps d'apprentissage devient plus lent et que la précision devient saturée, puis se dégrade.

Français

Réseau résiduel profond

Anglais

Deep Residual Network

Source : hindawi

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Contributeurs: Marie Alfaro, wiki