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Bonjour
Dans l'algorithme de rétropropagation du gradient, est ce que la matrice finale des poids est dépendantes de toutes les exemples passés dans le réseau?
Plus précisément, si j'ai 2 classes C1 et C2, pour la classe C1 j'obtiens une matrice de poids W1
est ce que je réutilises W1 pour la classe C2?
merci
:salut:
L'objectif de l'apprentissage d'un réseau neuronal est de déterminer les poids dans le réseau à partir des exemples (principalement avec l'algorithme de rétropropagation du gradient), donc oui, les poids dépendent des exemples.
Pour ton cas, si tu reprends exactement les mêmes poids pour toutes les connexions, tu auras les mêmes prédictions, ça n'aurait donc pas trop de sens (tu dois au moins changer les poids des connexions vers le neurone de sortie).