Bonjour,
svp,comment faire l'apprentissage d'un réseau sans tomber dans le sur-apprentissage ?
Merci : )
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Réseau de neurones / sur-apprentissage
Bonjour,
svp,comment faire l'apprentissage d'un réseau sans tomber dans le sur-apprentissage ?
Merci : )
Renseigne toi sur la cross-validation, je pense que ça répond à ta question.
Mon blog anglais - Mes articles et critiques de livres - FAQ C++0x, avec liste des nouveautés - Conseils sur le C++ - La meilleure FAQ du monde - Avant de créer des classes que vous réutiliserez, regardez si ça n'existe pas déjà - Le site du comité de normalisation du C++
Le guide pour bien débuter en C++ - Cours et tutoriels pour apprendre C++
Et assure toi de bien avoir assez de données en apprentissage (au moins trois fois plus que de poids dans ton RdN).
Consignes aux jeunes padawans : une image vaut 1000 mots !
- Dans ton message respecter tu dois : les règles de rédaction et du forum, prévisualiser, relire et corriger TOUTES les FAUTES (frappes, sms, d'aurteaugrafe, mettre les ACCENTS et les BALISES) => ECRIRE clairement et en Français tu DOIS.
- Le côté obscur je sens dans le MP => Tous tes MPs je détruirai et la réponse tu n'auras si en privé tu veux que je t'enseigne.(Lis donc ceci)
-ton poste tu dois marquer quand la bonne réponse tu as obtenu.
c'est à dire si j'ai 3 neurones en couches cachées il me faut 27 couple (input/output)? pouvez-vous me dire dire s'il vous plait ceci est il justifié par quelle méthode?
merci
J'avais pas vu ce message, c'est un peu tard mais la réponse servira à tout le monde.
Basiquement, si tu as autant de poids que d'instances, chaque poids va essayer de se spécialiser pour une instance et c'est alors VRAIMENT ce que l'on appelle du sur-apprentissage. C'est pour cela qu'il faut toujours faire de la validation croisée.
Dans un RdN, tu calcules le nombre de poids, puis tu multiplies ce nombre au moins par trois pour connaître le nombre d'instances minimum qu'il te faut. Je ne me rappelle pas d'où cela vient, mais c'était parmi des études statistiques sur les RdN.
Si tu souhaites vraiment généraliser, tu peux tenter de faire du Drop-out ou Drop-Connect.
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bonjour, dans un réseau de neurone le surapprentissage peut être dû à la determination du noombre des neurones dans la couche caché si le nombre est grand ceci peut provoquer un surapprentissage il y a plusieurs disciplines pour determiner ce nombre tu peux consulter cet article http://www.ijcsmc.com/docs/papers/No...1201499a19.pdf
la plus simple est (le nombre des neurones d entree + nombre de neurone de sortie) * (2/3)
bon courage
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