La rétropropagation, ou « backpropagation » en anglais, est une méthode utilisée pour entraîner les réseaux de neurones artificiels. Voici comment ça fonctionne :
- Propagation avant : Les données d’entrée traversent le réseau couche par couche, jusqu’à la couche de sortie, où une prédiction est faite.
- Calcul de l’erreur : La différence entre la prédiction et la valeur réelle (l’erreur) est calculée.
- Propagation arrière : Cette erreur est propagée en sens inverse à travers le réseau. Les poids des connexions sont ajustés pour réduire l’erreur.
Étapes détaillées :
- Propagation avant (Forward Pass) :
- Chaque neurone reçoit une entrée, effectue une opération (souvent une somme pondérée suivie d’une activation non linéaire), et transmet le résultat à la couche suivante.
- Ce processus continue jusqu’à la couche de sortie, qui produit une prédiction.
- Calcul de l’erreur :
- L’erreur est calculée en comparant la prédiction du réseau avec la valeur attendue (étiquette). Une fonction de perte (comme l’erreur quadratique moyenne) est souvent utilisée pour quantifier cette différence.
- Propagation arrière (Backward Pass) :
- On commence par la couche de sortie et on déplace l’erreur vers l’arrière dans le réseau.
- Pour chaque neurone, on calcule le gradient de la fonction de perte par rapport à ses poids d’entrée. Ceci est fait en utilisant la règle de la chaîne (chain rule) pour différentiation.
- Les poids sont ensuite mis à jour en fonction de ces gradients pour minimiser l’erreur. Cela se fait souvent en utilisant une méthode de descente de gradient.
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