Réseaux de neurones : comment fonctionne le processus de rétropropagation

"Ce mème représente de manière hilarante le fonctionnement du processus de rétropropagation dans les réseaux de neurones, mais décomposons-le un peu plus !

Lors de la formation d'un réseau de neurones, les informations circulent dans deux directions :

• Passe avant :

C'est là que chaque couche traite l'entrée et la transmet à la suivante, calculant des prédictions. La couche n (la dernière couche) produit le résultat final, par exemple la classe ou la valeur prédite.

• Rétropropagation :

Voici la partie la plus difficile. Une fois que le modèle a effectué sa prédiction, il calcule l'erreur (la différence entre la valeur prédite et la valeur réelle). Maintenant, nous devons renvoyer cette erreur à travers le réseau pour ajuster les pondérations, en commençant par la couche de sortie et en remontant vers l'entrée.

Les réactions des couches :

• La couche n (la couche finale) bâille parce qu'elle est fatiguée de travailler si dur pour donner une prédiction. C'est également le premier à recevoir le retour d'erreur.

• La couche n-1 réagit soudainement car la rétropropagation lui envoie le message d'erreur pour mettre à jour ses poids, et ce processus se poursuit vers l'arrière.

Essentiellement, la rétropropagation est comme une réaction en chaîne. Chaque couche ajuste à son tour sa pondération en fonction de sa contribution à l'erreur, mais tout commence par les commentaires de la couche finale.

Sans ce processus, le réseau neuronal n'apprendrait pas et il se retrouverait obligé de faire les mêmes prédictions erronées !"

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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