Régularisation L2 — rôle ?
Décourage les poids importants
Fonction de perte — définition?
Moyenne ou somme des erreurs sur tous les exemples.
Dropout — technique ?
Désactivation aléatoire de neurones
Descente de gradient — rôle?
Ajuste paramètres selon le gradient de la perte.
Gradient descent — mise à jour ?
ω ← ω - ρ ∇ωL(ω)
Backpropagation — mécanisme?
Calcule efficacement les gradients via la règle de chaîne.
Surapprentissage — cause?
Modèle mémorise le bruit, contrôlé par régularisation/early stopping.
Régularisation L2 — but?
Pénalise poids importants, encourage la simplicité.
Dropout — technique?
Désactive aléatoirement neurones pour généraliser.
Optimiseurs avancés — exemple?
Adam, RMSProp, combinent plusieurs techniques.
Testez vos connaissances avec un QCM de 10 questions sur Optimisation et Régularisation en Apprentissage Profond.
1. Quelle est la principale fonction d'une régularisation en apprentissage profond ?
2. Quelle méthode est utilisée pour calculer de manière efficace les gradients dans un réseau de neurones ?
Révisez le cours complet dans la fiche de révision de Optimisation et Régularisation en Apprentissage Profond.
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