Implémentation d’un CNN avec data augmentation dynamique

Scénario

Contexte : Un modèle d’images souffre d’overfitting sur un dataset limité. Le Problème : Le modèle généralise mal sur de nouvelles images. Contraintes : Utiliser ImageDataGenerator ou couche de data augmentation TensorFlow. Introduire dropout ou batch normalization. Comparer courbes train/validation. Livrable attendu : Développer un pipeline CNN avec augmentation dynamique et analyser son impact sur la généralisation.

Compétences ciblées