Travaux pratiques sur le ML: classification d'images
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Exercice 2: Prévenir le surapprentissage
Dans cet exercice, vous allez améliorer le modèle de réseau de neurones convolutif pour la classification "chat ou chien" que vous avez créé à l'exercice 1 en appliquant l'augmentation de données et la régularisation par abandon:
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Dernière mise à jour le 2025/07/27 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/07/27 (UTC)."],[[["This exercise focuses on enhancing a Convolutional Neural Network (CNN) model for cat-vs-dog image classification, building upon a previous exercise."],["The enhancements involve implementing data augmentation techniques and dropout regularization to mitigate overfitting and improve model generalization."],["You will actively apply these techniques in a provided coding exercise using Google Colab."]]],[]]
