Calcul des erreurs de validation croisée

Bonjour,

Je voudrais optimiser mon réseau de neurones (PMC à trois couches) en déterminant le nombre de neurones cachés. Pour cela, je cherche à calculer les erreurs de test, de train et de validation mais j'ai encore du mal à construire un algorithme (de validation croisée). Je travaille sous Python.

Algorithme simplifié :

Citation:

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1) boucle for itérations

2) boucle for CV de type K-fold : découper en deux sous-ensembles : train et test et calculer l'erreur entre Y_test et predict_rn(Y_test)

3) boucle for CV de type I-fold : en deux sous-ensembles : train1 et validation et entraîner le RN ou calculer directement predict_rn(Y_train1) et predict_rn(Y_validation) ?

4) calculer les moyennes des erreurs de validation et de train1

5) algorithme de rétropropagation ?

6) lister les erreurs

7) revenir à 1)

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Merci infiniment