« Couche de normalisation » : différence entre les versions
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Dans un [[réseau de neurones artificiels]], le passage dans une [[couche de neurones|couche]] du réseau transforme les données et conduit à des valeurs dispersées et d'échelles difficilement comparables, ce qui peut entrainer des problèmes au niveau de l'[[Apprentissage automatique|apprentissage]]. La [[couche de neurones|couche]]de [[normalisation]] vise à corriger ce problème en ramenant les valeurs sur une échelle comparable (par exemple dans la plage -1 à +1 centrée sur 0). | Dans un [[réseau de neurones artificiels]], le passage dans une [[couche de neurones|couche]] du réseau transforme les données et conduit à des valeurs dispersées et d'échelles difficilement comparables, ce qui peut entrainer des problèmes au niveau de l'[[Apprentissage automatique|apprentissage]]. La [[couche de neurones|couche]]de [[normalisation]] vise à corriger ce problème en ramenant les valeurs sur une échelle comparable (par exemple dans la plage -1 à +1 centrée sur 0). | ||
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Version du 10 octobre 2023 à 14:34
Définition
Dans un réseau de neurones artificiels, le passage dans une couche du réseau transforme les données et conduit à des valeurs dispersées et d'échelles difficilement comparables, ce qui peut entrainer des problèmes au niveau de l'apprentissage. La couchede normalisation vise à corriger ce problème en ramenant les valeurs sur une échelle comparable (par exemple dans la plage -1 à +1 centrée sur 0).
Français
couche de normalisation
Anglais
normalisation layer
normalization layer
Contributeurs: Patrick Drouin, wiki
