Peut-on intégrer des contraintes dans un modèle de réseau de neurones?

Question

Dès fois, on veut forcer le résultat à respecter quelques contraintes,

Est-il possible d'ajouter des contraintes dans un modèle?

Answer 1

Cad ? Pour quel type de tâche ? Avec un peu plus de détails je pourrais compléter ma réponse

Le plus simple sur l'ajout de contraintes consiste à modifier la façon dont on calcule la loss.

L'ajout de contrainte directement dans le modèle est possible mais plus compliqué.

Comments

Juste un petit exemple, imaginons que nous allons prédire la prochaine position d'une voiture à partir de son trajet, on veut que la position prédite respecte certaines contraintes (par exemple la distance entre la dernière position et celle prédite soit inférieur à une valeur qui peut dépendre du trajet)

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Comme je l'indiquais dans ma 1ère réponse, le plus simple va d'être d'incorporer cette contrainte dans la loss.
Dans votre exemple, si on connait la bonne réponse (la position à prédire suivant l'input et dans le dataset) alors on a pas besoin de rajouter la contrainte celle-ci étant de par nature dans la valeur réelle que l'on va comparer avec notre prédiction.
Si on ne connait pas la bonne réponse alors on est obligé de fournir une métric à optimiser (la loss le plus souvent) et c'est en son sein que l'on va mettre nos contraintes ou éléments de guidage pour notre solution.

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Je me permet aussi de vous renvoyer sur la séquence 19 sur les PINNS qui aura lieu le 4 mai. Qui traite exactement cette problématique.