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par dans Séquence 2
Est-ce que la taille du Kernel peut résulter d'un apprentissage ?

4 Réponses

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par (520 points)
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Meilleure réponse
À ma connaissance, la taille du kernel ne varie pas pendant l'apprentissage. La taille est fixée lorsque tu définis l'architecture
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par (530 points)
On peut le traiter comme un hyperparamètre
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par Vétéran du GPU 🐋 (68.8k points)
Non et oui.

Généralement, la taille du kernel est choisie et correspond à l'architecture de notre réseau. Néanmoins, dans du méta-learning, notre modèle va lui aussi évoluer avec l'apprentissage et donc dans ce cas les tailles des kernels vont changer.
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par (5.6k points)
Quand on parle d'apprentissage de réseaux de neurones, on utilise des méthodes de descente de gradient pour trouver les paramètres, malheureusement on n'est pas capable d'utiliser la descente de gradient pour trouver la taille. Du coup, la recherche de la taille optimal du kernel est considéré comme de l'optimisation d'hyper-paramètres : ie. on va entrainer plusieurs réseaux de neurones avec différents valeurs de taille du kernel et on retiendra la meilleure valeur.
par Vétéran du GPU 🐋 (48.7k points)
AHAH algorithmes génétiques go brrrrrrrrrrrrrr
par (5.6k points)
Grid search pour les brutes qui ont de la thune et du temps
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