Rencontre 9

Introduction au deep learning avec Pytorch

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Plan de la séance

1. Création de réseaux de neurones (MLP et CNN) avec nn.Module de PyTorch
2. Introduction aux dataloader et aux transforms
3. Application de MLP et CNN au problème de classification

Questions supplémentaires

• Quels sont les hyperparamètres du MLP? du CNN? Comment les trouvent-ont?
• Pourquoi le CNN performe en général mieux que le MLP sur des problèmes de classification d’images?
• Comment choisir la meilleure fonction de perte? la meilleure fonction d’optimisation?
• Pourquoi la performance du modèle augmente après un certain nombre d’itérations (epochs)?

Articles à lire

• What is a perceptron
• The History of CNN
• ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks