Deep Learning
Fondamental
Correction d’un modèle entraîné sans normalisation des images
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
preprocessing
normalization
cnn
bugfix
training
Scénario Technique
Contexte : Un CNN est entraîné directement sur des images brutes. Le Problème : L’entraînement est instable et la convergence lente. Extrait logique actuelle : model.fit(images_raw, labels) Contraintes : Normaliser les pixels (0-1). Réentraîner le modèle. Comparer vitesse de convergence. Livrable attendu : Proposer une amélioration du pipeline incluant normalisation adaptée.
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