Dans l’apprentissage profond, plusieurs techniques sont essentielles pour améliorer les performances des modèles.

Les techniques d’optimisation de la descente de gradient, la recherche efficiente des hyperparamètres et l’apprentissage par transfert jouent un rôle crucial. Elles contribuent à l’obtention de résultats optimaux et à la réduction des coûts de calcul.

Ces approches aident également à minimiser le surajustement et à adapter les modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches. En outre, elles facilitent l’expérimentation rapide.

Ces pratiques améliorent finalement la généralisation, la robustesse et l’efficacité des systèmes d’intelligence artificielle.