La boucle d’apprentissage

La boucle d’apprentissage#

Objectifs pédagogiques#

  • comprendre les étapes de l’algorithme d’apprentissage d’un réseau de neurones artificielles

  • Appliquer en Python

Les 4 étapes d’apprentissage#

  • Forward : on calcule les prédictions.

  • Loss : on mesure l’erreur (ex. cross-entropy).

  • Backward : on remonte l’erreur (backpropagation) pour savoir quoi corriger.

  • Optimisation : on ajuste les poids (souvent Adam/AdamW, variantes de la descente de gradient).

On répète sur beaucoup d’exemples.

Contents