Comment valider un modèle appris par rétropropagation avant son déploiement robotique ?

Réponse rapide

Avant déploiement, un modèle appris par rétropropagation est comparé sur données indépendantes, cas hors domaine, latence, ressources, calibration et scénarios de panne, puis exécuté derrière un contrôleur et un repli validés.

Geler l’artefact

Poids, prétraitement, version, données et paramètres d’inférence sont identifiés. Les résultats d’entraînement ne remplacent pas ceux d’un jeu caché.

Tester les limites

Bruit, capteur absent, objet nouveau, retard, température et charge sont injectés. Précision, refus, erreurs critiques et pire latence sont mesurés.

Commencer protégé

Simulation, banc, énergie limitée et mission pilote précèdent l’extension. Le contrôleur borne les actions et permet un arrêt indépendant.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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