Comment choisir le nombre de neurones dans un réseau ?

Les réseaux neuronaux artificiels sont un outil populaire dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Ils s’inspirent du cerveau humain et sont conçus pour effectuer des tâches telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. L’une des décisions les plus importantes lors de la conception d’un réseau neuronal est le nombre de neurones à inclure dans le réseau. Cet article explique comment choisir le nombre de neurones dans un réseau et répond à quelques questions connexes.

Tout d’abord, nous devons comprendre ce que sont les neurones. Les neurones sont des cellules du cerveau humain qui transmettent des informations à l’aide de signaux électriques et chimiques. Ils sont reliés par des synapses, qui sont des espaces entre les neurones permettant la transmission de ces signaux. Dans le contexte des réseaux neuronaux artificiels, les neurones sont des fonctions mathématiques qui reçoivent des valeurs d’entrée et produisent des valeurs de sortie. Ils sont connectés en couches, chaque couche traitant les informations d’une manière différente.

Pour calculer un neurone, nous devons connaître les poids et les biais du neurone. Les poids sont les paramètres qui déterminent la force des connexions entre les neurones, tandis que le biais est un paramètre supplémentaire qui affecte la sortie du neurone. La sortie d’un neurone est calculée en multipliant les valeurs d’entrée par leurs poids respectifs, en ajoutant le biais et en faisant passer le résultat par une fonction d’activation. La fonction d’activation est une fonction non linéaire qui introduit la non-linéarité dans le réseau et lui permet de modéliser des relations complexes entre les entrées et les sorties.

« Flatten » est un terme utilisé dans l’apprentissage profond pour décrire le processus de conversion des tableaux multidimensionnels en tableaux unidimensionnels. Cette opération est souvent réalisée lors du passage des données d’une couche d’un réseau neuronal à une autre. Par exemple, si nous disposons d’une image de dimensions 28x28x3 (28 pixels de large, 28 pixels de haut et 3 canaux de couleur), nous pouvons l’aplatir en un tableau unidimensionnel de 28x28x3 = 2352 éléments. Il est ainsi plus facile de transmettre les données à la couche suivante du réseau.

Pourquoi peut-on dire qu’un neurone est une cellule ?

On peut dire qu’un neurone est une cellule parce que, comme une cellule, il a une structure définie et remplit une fonction spécifique. Les neurones ont un corps cellulaire, des dendrites (qui reçoivent des signaux d’autres neurones), un axone (qui envoie des signaux à d’autres neurones) et des synapses (qui permettent la transmission de signaux entre les neurones). De même, un neurone dans un réseau neuronal artificiel a une structure définie et remplit une fonction spécifique, en recevant des valeurs d’entrée, en les traitant et en produisant une valeur de sortie.

Comment choisir le nombre de neurones d’un réseau ?

Le choix du nombre de neurones dans un réseau est une tâche complexe qui dépend du problème spécifique à résoudre. En règle générale, les réseaux de plus grande taille comportant davantage de neurones sont capables de modéliser des relations plus complexes entre les entrées et les sorties. Cependant, les réseaux de grande taille nécessitent également plus de ressources informatiques et sont plus enclins à l’overfitting (lorsque le réseau devient trop spécialisé par rapport aux données d’apprentissage et donne de mauvais résultats avec de nouvelles données).

Une approche courante pour choisir le nombre de neurones d’un réseau consiste à commencer par un petit réseau et à augmenter progressivement sa taille jusqu’à ce que les performances souhaitées soient atteintes. Cette approche est connue sous le nom de « règle empirique » et suggère d’utiliser un nombre de neurones correspondant au nombre d’entrées et de sorties, avec une ou deux couches cachées entre les deux. Toutefois, cette règle n’est pas toujours applicable et il peut être nécessaire de l’adapter en fonction du problème spécifique à résoudre.

Une autre approche consiste à utiliser des techniques plus avancées telles que la validation croisée et la recherche de grille pour trouver le nombre optimal de neurones pour un problème donné. La validation croisée consiste à diviser les données en ensembles de formation et de validation et à tester le réseau sur l’ensemble de validation pour déterminer ses performances. La recherche par grille consiste à tester le réseau avec différents nombres de neurones et à sélectionner le nombre qui produit la meilleure performance sur l’ensemble de validation.

Conclusion

Le choix du nombre de neurones dans un réseau est une décision importante qui peut avoir un impact considérable sur ses performances. Bien qu’il existe des lignes directrices et des approches générales, le nombre optimal de neurones dépend du problème spécifique à résoudre et peut nécessiter des techniques plus avancées pour être déterminé. La compréhension de la structure et de la fonction des neurones dans le réseau est également importante pour la conception et l’optimisation des réseaux neuronaux.