Rétropropagation
Un algorithme d'apprentissage utilisé dans les réseaux de neurones qui ajuste les poids en propageant les erreurs à rebours depuis la couche de sortie afin de minimiser la perte.
Un processus d'optimisation itératif au cours duquel, après qu'un passage avant ait calculé les prédictions du réseau, la différence entre les valeurs prédites et réelles (la perte) est propagée vers l'arrière—couche par couche—pour calculer les gradients. Ces gradients informent les mises à jour des poids via la descente de gradient, permettant aux réseaux profonds d'apprendre des représentations de caractéristiques complexes et hiérarchiques.
Dans la classification d'images, un réseau de neurones convolutionnel utilise la rétropropagation sur des millions de photos étiquetées : après chaque lot, il ajuste des millions de poids de connexion afin que les images de « chat » produisent une activation plus élevée dans le nœud de sortie correct et une activation plus faible ailleurs, atteignant progressivement une précision de >95 % sur les données de validation.
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