Ce cours donne un aperçu des couches de normalisation dans les réseaux profonds (comme LayerNorm et BatchNorm). Il aborde également les méthodes de régularisation des réseaux, y compris la régularisation L2 et le Dropout. Enfin, nous couvrons certains défis liés à l'interaction entre l'optimisation, l'initialisation, la normalisation et la régularisation.
Contenu :
00:00:00 - Introduction
00:01:07 - Initialisation vs. optimisation
00:12:22 - Normalisation
00:13:51 - Normalisation de couche
00:19:12 - Illustration de LayerNorm
00:23:05 - Normalisation par lot
00:27:29 - Dépendance de mini-lots
00:34:03 - Régularisation des réseaux profonds
00:36:34 - Régularisation
00:40:27 - Régularisation L2 également appelée décroissance de poids
00:53:27 - Précautions concernant la régularisation L2
00:55:38 - Dropout
00:58:55 - Dropout comme approximation stochastique
01:04:36 - Beaucoup de solutions ... beaucoup plus de questions
01:06:44 - BatchNorm : Un exemple illustratif
01:12:36 - BatchNorm : D'autres avantages ?
01:15:46 - Le message clé ultime