 Comment fonctionne le processus de rétropropagation dans les réseaux de neurones ?
La rétropropagation est un algorithme utilisé dans la formation de réseaux de neurones profonds. Il s'agit d'un processus itératif qui commence par une passe avant qui calcule la sortie du réseau compte tenu des entrées, puis revient en arrière pour trouver les gradients des poids reliant chaque neurone. Les gradients sont ensuite utilisés pour ajuster les poids dans la direction opposée du gradient. Ce processus est répété plusieurs fois afin de trouver le meilleur ensemble de pondérations permettant au réseau de produire la sortie souhaitée. La rétropropagation fonctionne en ajustant les poids d'un réseau de neurones artificiels afin de minimiser l'erreur de prédiction du modèle.