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Des Réseaux de neurones:convolutifsréseaux de neurones convolutifs pour classifier des images

Pour classifier des images, nous allons utiliser un réseau de neurones un peu particulier : le réseau de neurones convolutifs ou encore appelé CNN ( Convulational Neural NetworkConvulational Neural Network ou encore ConvNetConvNet).

Cet algorithme d’apprentissage peut être assimilé à un millefeuille composé de plusieurs couches. Les dernières couches (hautes du millefeuille) sont constituées de réseaux de neurones tels que nous les avons découverts dans les chapitres précédents, dont les données en entrée sont issues des couches précédentes appelées couches de convolutions dont nous allons à présent découvrir le principe.

1. De nombreuses Données d’apprentissagedonnées d’apprentissage nécessaires

Pour que le réseau de neurones puisse réaliser une bonne classification d’images, il faut bien entendu lui donner une base d’apprentissage. Mais lorsqu’il s’agit d’images, leur nombre peut vite devenir impressionnant.

En effet, en tant qu’humain, notre cerveau est capable de réaliser la classification entre un chat et un chien, qu’il soit noir, blanc, de face, de profil, de dos, en plein jour, dans la pénombre… c’est-à-dire dans différents environnements et positions possibles ! Ce qui vous ...