Deep Learning avec Keras et TensorFlow

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Chapitre 6. Vision par ordinateur et réseaux de neurones convolutifs

inférieur à 3,6%. La variante gagnante se fondait sur un CNN extrêmement profond

constitué de 152 couches (d’autres variantes en possédaient 34, 50 et 101). Elle a

conrmé la tendance générale

: les modèles sont de plus en plus profonds, avec de

moins en moins de paramètres. Pour entraîner un réseau aussi profond, l’astuce a été

d’utiliser des connexions de saut (également appelées connexions de raccourci, ou skip

connections en anglais)

: le signal fourni à une couche est également ajouté à la sortie

d’une couche qui se trouve un peu plus haut dans la pile. Voyons pourquoi ...