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#ifndef DEF_CONFIG_H
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#define DEF_CONFIG_H
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//* Paramètres d'entraînement
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#define EPOCHS 10 // Nombre d'époques par défaut (itérations sur toutes les images)
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#define BATCHES 32 // Nombre d'images à voir avant de mettre le réseau à jour
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#define LEARNING_RATE 3e-4 // Taux d'apprentissage
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#define USE_MULTITHREADING // Commenter pour utiliser un seul coeur durant l'apprentissage (meilleur pour des tailles de batchs traités rapidement)
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//* Paramètres d'ADAM optimizer
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#define ALPHA 3e-4
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#define BETA_1 0.9
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#define BETA_2 0.999
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#define Epsilon 1e-7
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//* Options d'ADAM optimizer
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//* Activer ou désactiver Adam sur les couches dense
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//#define ADAM_DENSE_WEIGHTS
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//#define ADAM_DENSE_BIAS
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//* Activer ou désactiver Adam sur les couches convolutives
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//#define ADAM_CNN_WEIGHTS
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//#define ADAM_CNN_BIAS
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//* Paramètre d'optimisation pour un dataset Jpeg
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// keep images in ram e.g re-read and decompress each time
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// Enabling this will lead to a large amount of ram used while economizing not that
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// much computing power
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// Note: 50States10K dataset is 90Go once decompressed, use with caution
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//#define STORE_IMAGES_TO_RAM
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//* Limite du réseau
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// Des valeurs trop grandes dans le réseau risqueraient de provoquer des overflows notamment.
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// On utilise donc la méthode gradient_clipping,
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// qui consiste à majorer tous les biais et poids par un hyper-paramètre choisi précédemment.
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// https://arxiv.org/pdf/1905.11881.pdf
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#define NETWORK_CLIP_VALUE 300
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//* Paramètres CUDA
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#define BLOCKSIZE_x 10
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#define BLOCKSIZE_y 10
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#define BLOCKSIZE_z 10
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#endif |