Collecte de données : collectez de grandes quantités de données liées à la tâche, qui peuvent être des images, du texte, de l'audio, de la vidéo, etc.

Nettoyage des données : supprimez les données non pertinentes et traitez les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes.

Standardisation des données : convertissez les données en une échelle unifiée.

Segmentation des données : divisez l'ensemble de données en ensemble de formation, ensemble de validation et ensemble de test pour faciliter la formation et l'évaluation du modèle.

Conception de la structure du réseau : déterminez le nombre de couches du réseau, le nombre de neurones dans chaque couche et la méthode de connexion (entièrement connectée, convolution, boucle, etc.).

Sélection de la fonction d'activation : choisissez une fonction d'activation appropriée pour chaque couche, telle que ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.

Définition de la fonction de perte : sélectionnez la fonction de perte en fonction du type de tâche, telle que la perte d'entropie croisée pour les tâches de classification et l'erreur quadratique moyenne pour les tâches de régression.

Sélection de l'optimiseur : sélectionnez l'algorithme d'optimisation pour la mise à jour du poids, tel que SGD, Adam, RMSprop, etc.

Données d'entrée : saisissez les données normalisées dans la première couche du réseau.

Calculer l'activation : les neurones de chaque couche calculent les valeurs d'activation en fonction des poids et de la sortie de la couche précédente, et appliquent la fonction d'activation.

Résultat de sortie : après des calculs multicouches, le réseau génère le résultat final, qui peut être une distribution de probabilité pour une tâche de classification ou une valeur continue pour une tâche de régression.

Calculez la perte : utilisez la fonction de perte pour comparer la sortie du réseau et l'étiquette réelle afin d'obtenir la valeur de la perte.

Rétropropagation : à partir de la couche de sortie, les dégradés sont calculés couche par couche et les poids et biais sont mis à jour.

Descente de gradient : mettez à jour les paramètres du réseau en fonction du gradient et du taux d'apprentissage.

Processus itératif : répétez le processus de propagation vers l'avant, de calcul des pertes, de propagation arrière et de mise à jour du poids jusqu'à ce qu'une condition d'arrêt prédéterminée soit atteinte.

Régularisation : utilisez des techniques de régularisation (telles que la perte de poids, l'abandon) pour éviter le surapprentissage.

Ajustement des hyperparamètres : ajustez les hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, la taille du lot et la structure du réseau pour optimiser les performances du modèle.

Évaluation du modèle : évaluez les performances du modèle sur l'ensemble de validation et ajustez les hyperparamètres.

Test de capacité de généralisation : évaluer la capacité de généralisation du modèle sur l'ensemble de test.

Déploiement du modèle : déployez le modèle formé sur le serveur ou l'appareil pour des applications pratiques.

Surveillance du modèle : surveillez les performances de votre modèle en production et effectuez les ajustements nécessaires.

Nouvelle collecte de données : collectez continuellement de nouvelles données pour refléter les changements dans l'environnement.

Mises à jour du modèle : les modèles sont formés et mis à jour régulièrement avec de nouvelles données pour maintenir leur précision et leur pertinence.