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 dans lequel, après qu’un passage avant a calculé les prédictions du réseau, l’écart entre les valeurs prédites et les valeurs réelles (la perte) est propagé en sens inverse — couche par couche — afin de calculer les gradients. Ces gradients orientent 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 >95 % sur les données de validation.
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