augustin64/tipe
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Julien Chemillier 2022-04-25 17:03:24 +02:00
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@ -1,6 +1,6 @@
# Compte rendu
### 22 Avril 2022 [b30bedd](https://github.com/julienChemillier/TIPE/commit/b30bedd375e23ec7c2e5b10acf397a10885d8b5e)
### **22 Avril 2022** [b30bedd](https://github.com/julienChemillier/TIPE/commit/b30bedd375e23ec7c2e5b10acf397a10885d8b5e)
Le réseau minimise la fonction d'erreur (différence entre sortie voulue et obtenue).
Cela donne comme résultat une précision de 10.2% en moyenne soit à peine mieux qu'aléatoire.
Chaque image renvoie les mêmes poids sur la dernière couche.
@ -19,8 +19,11 @@ Voici un tableau comparant la fréquence d'apparition de chaque chiffre et l'act
| 8 | 23404 | 0.512515 | 45665 |
| 9 | 23796 | 0.556504 | 42759 |
<br/>
<br/>
<br/>
### 25 Avril 2022 [698e72f](https://github.com/julienChemillier/TIPE/commit/698e72f56ed93aa6f5d9c81912ee98461f534410)
### **25 Avril 2022** [698e72f](https://github.com/julienChemillier/TIPE/commit/698e72f56ed93aa6f5d9c81912ee98461f534410)
Le réseau donne des probabilités dont la somme est de 1 (grâce à softmax).
Un problème d'overfitting (sur-ajustement) apparait, résultant à de mauvais résultats sur des nouvelles données.
Plus le réseau contient de couches, plus sa convergence vers des probabilités convenables est longue.