Computer Vision
Avancé
Correction d’un modèle souffrant de vanishing gradients
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
vanishing-gradient
batch-normalization
cnn
training
bugfix
Scénario Technique
Contexte : Un réseau convolutionnel profond converge très lentement. Le Problème : L’architecture empile plusieurs couches sans normalisation intermédiaire. Extrait logique actuelle : Conv2D -> Conv2D -> Conv2D -> Dense Sans batch normalization. Contraintes : Introduire batch normalization ou ajuster fonctions d’activation. Comparer courbes d’entraînement avant/après modification. Livrable attendu : Proposer une correction architecturale améliorant stabilité et vitesse de convergence.
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