Réponse rapide
L’entraînement neuronal ajuste les poids pour réduire une fonction de perte : sorties, erreur, rétropropagation puis mise à jour se répètent sur les exemples. Données, taux, régularisation et arrêt influencent généralisation.
Décrire l’optimisation
Lot d’exemples, prédiction, perte, gradient et mise à jour forment une itération. Architecture, précision numérique et mémoire accompagnent le calcul.
Contrôler la preuve
Ensembles, annotation, transformation, provenance et version sont séparés. Validation et test ne servent pas à régler silencieusement les poids.
Conserver les conditions
Graine, code, matériel, dépendances, paramètres et arrêt sont enregistrés. Un modèle retenu est évalué avec latence, énergie et comportement incertain.
Sources et références
- [1] PyTorch Documentation — PyTorch
- [2] scikit-learn User Guide — scikit-learn