Comprendre les couches du Deep Learning

Dans le contexte de l’apprentissage automatique, une couche est un ensemble de neurones connectés les uns aux autres d’une manière spécifique. Chaque couche d'un réseau neuronal est conçue pour remplir une fonction spécifique, telle que l'extraction de caractéristiques des données d'entrée ou la transformation de la sortie de la couche précédente.

Il existe plusieurs types de couches couramment utilisées dans les architectures d'apprentissage en profondeur, notamment :

1. Couche d'entrée : cette couche récupère les données d'entrée brutes et les transmet à la couche suivante.
2. Couches cachées : ces couches sont l'endroit où la magie opère. Ils prennent les données d'entrée et leur appliquent une série de transformations, telles que des transformations linéaires, des activations non linéaires et la mise en pool. La sortie de ces couches est un ensemble de cartes de caractéristiques qui représentent les données d'entrée de manière plus abstraite.
3. Couche de sortie : cette couche prend la sortie des couches cachées et produit la sortie finale du modèle. Il contient généralement une fonction d'activation softmax pour produire des probabilités pour chaque classe.
4. Couches convolutives : ces couches sont conçues pour extraire des caractéristiques d'images et d'autres données de type grille. Ils utilisent des filtres convolutifs pour analyser les données d'entrée et produire une carte de caractéristiques.
5. Couches de regroupement : ces couches réduisent les dimensions spatiales des données d'entrée pour capturer les caractéristiques les plus importantes. Ils utilisent une fonction de pooling, telle que le pooling maximum ou le pooling moyen, pour sélectionner les fonctionnalités les plus pertinentes.
6. Couches récurrentes : ces couches sont conçues pour traiter des données séquentielles, telles que des séries chronologiques ou du texte. Ils utilisent des connexions récurrentes pour maintenir un état caché qui capture les informations des entrées précédentes.

Chaque couche d'un réseau neuronal est connectée à la couche suivante via un ensemble de poids et de biais. Les poids déterminent la force des connexions entre les neurones, tandis que les biais déterminent le seuil d'activation de chaque neurone. Pendant la formation, le modèle ajuste ces poids et biais pour minimiser l'erreur entre le résultat prédit et le résultat réel.