Deep Learning pour la classification des images.

Abstract

L'apprentissage profond est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Dans ce travail, nous avons réussi à reproduire les résultats de l’état de l'art, aussi nous avons réalisé plusieurs optimisations en proposant divers paramétrage de l’architecture du réseau convolutif afin de comprendre l'impact de chacun d'eux sur le résultat final.