Je travaille sur un projet de modélisation écologique pour mon master, et j’ai décidé d’utiliser un réseau de neurones pour prédire certaines dynamiques de population. Le problème, c’est que mes résultats ont l’air presque trop parfaits sur mes données d’entraînement, et je commence à douter. J’ai peur d’être tombé dans le piège du surapprentissage sans m’en rendre compte. Comment est-ce que vous, dans vos propres travaux, vous arrivez à faire la part des choses entre un modèle qui performe vraiment et un modèle qui a juste mémorisé le bruit ? C’est un peu décourageant, je ne sais pas si je dois tout reprendre ou si je m’inquiète pour rien.
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Comment savoir si un réseau de neurones généralise ou mémorise ?
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