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On entraîne un perceptron multicouche avec des exemples représentatifs, une fonction de perte adaptée, une séparation entraînement-validation-test, une optimisation contrôlée et une évaluation reliée à la tâche robotique.
Le surapprentissage se repère lorsque la performance d’entraînement progresse alors que validation ou essais nouveaux stagnent ou se dégradent, avec des sorties trop confiantes sur des variations non vues.
Mesurer la latence d’un perceptron multicouche garantit que perception ou commande arrive à temps dans la boucle, y compris dans les pires cas, avec transfert, prétraitement et charge simultanée.
Un perceptron multicouche est un modèle composé de couches de calcul qui transforment des entrées en sortie grâce à des poids appris.
L’entraînement d’un perceptron multicouche ajuste ses poids en réduisant l’écart entre ses sorties et des exemples annotés.
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