Deep Learning
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
neural-network
training
bugfix
Scénario Technique
Contexte : Un réseau profond présente une convergence lente et instable. Le Problème : L’architecture comporte de nombreuses couches denses sans normalisation ni activation adaptée. Extrait logique actuelle : Dense(512) -> Dense(512) -> Dense(512) Sans batch normalization. Contraintes : Introduire batch normalization ou modifier fonctions d’activation. Évaluer stabilité d’entraînement. Comparer courbes de perte. Livrable attendu : Proposer une correction architecturale améliorant la stabilité et la convergence du modèle.
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