Etude de l¿apprentissage et de la généralisation des réseaux profonds en classification d¿images

par Michael Blot

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Matthieu Cord et de Nicolas Thome.

  • Titre traduit

    Study on training methods and generalization performance of deep learning for image classification


  • Résumé

    L'intelligence artificielle connait une résurgence ces dernières années. En cause, la capacité croissante à rassembler et à stocker un nombre considérable de données digitalisées. Ces immenses bases de données permettent aux algorithmes de machine learning de répondre à certaines tâches par apprentissage supervisé. Parmi les données digitalisées, les images demeurent prépondérantes dans l¿environnement moderne. D'immenses datasets ont été constitués. De plus, la classification d'image a permis l¿essor de modèles jusqu'alors négligés, les réseaux de neurones profonds ou deep learning. Cette famille d'algorithmes démontre une grande facilité à apprendre parfaitement des datasets, même de très grande taille. Leurs capacités de généralisation demeure largement incomprise, mais les réseaux de convolutions sont aujourd'hui l'état de l'art incontesté. D'un point de vue recherche et application du deep learning, les demandes vont être de plus en plus exigeantes, nécessitant de fournir un effort pour porter les performances des réseaux de neurone au maximum de leurs capacités. C'est dans cet objectif que se place nos recherches dont les contributions sont présentées dans cette thèse. Nous nous sommes d'abord penchés sur la question de l'entrainement et avons envisagé d¿accélérer celui ci grâce à des méthodes distribuées. Nous avons ensuite étudié les architectures dans le but de les améliorer sans toutefois trop augmenter leurs complexités. Enfin nous avons particulièrement étudié la régularisation de l'entrainement des réseaux. Nous avons envisagé un critère de régularisation basée sur la théorie de l'information que nous avons déployé de deux façons différentes.


  • Résumé

    Abcd