Comment distinguer généralisation et mémorisation dans un réseau robotique ?
Mise à jour28 août 2026
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Réponse rapide
Un réseau généralise lorsqu’il utilise des régularités utiles sur des exemples inconnus ; il mémorise lorsqu’il s’appuie sur des détails particuliers du jeu d’entraînement.
Comparer connu et inédit
Écart entre entraînement et validation, tests par site ou objet et analyse des erreurs révèlent la mémorisation.Classer des pièces avec un même fond
Un score qui chute dès que la table change indique que le réseau a appris le décor plutôt que la pièce.Un test aléatoire peut laisser passer la fuite
Dédoublonnage, séparation par groupe et scénarios réellement nouveaux sont nécessaires.Sources et références
- [1] Human-robot interaction — NIST