 Expliquez quelle est la signification d'un taux d'apprentissage pour un réseau de neurones.
Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre d'un réseau de neurones et est souvent appelé la taille du pas. Le taux d'apprentissage est utilisé pour déterminer la rapidité avec laquelle le réseau doit ajuster ses pondérations en réponse aux données entrantes. Si le taux d'apprentissage est trop faible, le réseau peut ne pas converger et le processus d'optimisation peut prendre beaucoup plus de temps. D'autre part, si le taux d'apprentissage est trop élevé, le réseau peut manquer une solution optimale, car il ajuste ses poids de manière trop agressive. Le choix d'un taux d'apprentissage approprié est essentiel pour entraîner efficacement le réseau et obtenir un résultat optimal.