5DEEP

Deep Leaning Courses

Analyses d'images

Objectif TP1 : Exploration du mnist

• Repondre au question du TP.

Les Layers

• Rappeler les différents layers que vous avez utiliser jusqu'à present.
• Utiliser le layer Dropout, que fait-il, comment l'utiliser ?

Les paramêtres à faire varier

Quelles sont les paramétres du modeles sur lesquel vous pour influer ? Lesquels permettre de modifier la topologie de votre réseau ? Lesquels permettent de modifier l'apprentissage du réseau ?

Evaluer la qualité d'un réseau entrainé

• Comment évaluer la qualité d'un modéle ?
• Faire varier les parametres du modéles , et comparer les modéles entre eux dans un tableau avec les critéres definis à la question d'avant.
• Conclure

Objectif 2 : Data augmentation

• La data augmentation, est une methode de transformation des données qui permettre augmenter les jeux de données en entrée du modele.

• Regarder la fonction keras : ImageDataGenerator

• Utiliser la sur 1 image, que produit t'elle ?

• Expliquer l'interet de la data augmentation?

• Est-ce une couche du réseau de neurone ?

Analyse de texte :

Le jeux de donnée :

Disponible ici : https://s3.amazonaws.com/text-datasets/babi_tasks_1-20_v1-2.tar.gz

Le Charger et le découvrir :

• Que contient ce jeux de donnée?
• Est-ce un jeu de donnée est qualifié? Pourquoi ?
• Quel(s) probléme ce jeu de donnée permet de ressoudre ?
• Comment modeliser les données pour apprendre un resseau à raisonner ?

les probléme à ressoudre

https://arxiv.org/abs/1502.05698