PyTorch
Avancé
Correction d’un modèle souffrant d’overfitting sur dataset limité
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
overfitting
cnn
regularization
bugfix
model-optimization
Scénario Technique
Contexte : Un CNN PyTorch atteint 99% sur le train mais chute fortement sur validation. Le Problème : L’architecture est trop complexe pour le volume de données disponible. Extrait logique actuelle : Conv2d(64) -> Conv2d(128) -> Linear(512) Sans régularisation. Contraintes : Introduire dropout ou data augmentation. Réduire complexité si nécessaire. Comparer courbes train/validation. Livrable attendu : Proposer une amélioration architecturale permettant de réduire le surapprentissage.
Prêt à évaluer ce talent ?
Accédez à l'interface de test complète pour soumettre votre architecture ou votre code.