TensorFlow
Avancé
Correction d’un modèle TensorFlow surapprenant par architecture excessive
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
overfitting
model-design
keras
regularization
bugfix
Scénario Technique
Contexte : Un modèle Dense profond atteint 99% sur train mais chute sur validation. Le Problème : L’architecture contient trop de couches et de paramètres. Extrait logique actuelle : Dense(512) -> Dense(512) -> Dense(256) Sans régularisation. Contraintes : Réduire complexité ou ajouter dropout. Comparer performance train/validation. Maintenir stabilité. Livrable attendu : Proposer une correction architecturale réduisant l’overfitting tout en conservant performance.
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