« Couche de normalisation » : différence entre les versions


m (Patrickdrouin a déplacé la page Normalisation layer vers Couche de normalisation)
m (Remplacement de texte : « ↵↵↵==Sources== » par «  ==Sources== »)
 
(3 versions intermédiaires par 2 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
==Définition==
==Définition==
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).  


==Français==
==Français==
Ligne 11 : Ligne 10 :
'''normalization layer '''
'''normalization layer '''


<small>
==Sources==


[https://inside-machinelearning.com/7-types-de-couches/ Source: Inside Machine Learning]
[https://inside-machinelearning.com/7-types-de-couches/ Source: Inside Machine Learning]
Ligne 17 : Ligne 16 :
[https://machinelearningmastery.com/using-normalization-layers-to-improve-deep-learning-models/ Source: Machine Learning Mastery]
[https://machinelearningmastery.com/using-normalization-layers-to-improve-deep-learning-models/ Source: Machine Learning Mastery]


[[Category:Publication]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 29 janvier 2024 à 10:02

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

Sources

Source: Inside Machine Learning

Source: Machine Learning Mastery



Contributeurs: Patrick Drouin, wiki