Que signifie "Couches denses"?

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Les couches denses sont super importantes dans les réseaux de neurones. Elles servent à relier chaque entrée à chaque sortie, permettant au modèle d'apprendre et de prendre des décisions en se basant sur toutes les infos dispos.

Dans une couche dense, chaque neurone prend des entrées de la couche précédente et les combine avec des poids, qui sont des valeurs qui déterminent l'importance de chaque entrée. Après cette combinaison, une fonction est appliquée au résultat pour introduire de la non-linéarité, ce qui aide le modèle à apprendre des motifs complexes.

Les couches denses peuvent varier en taille, avec plus de neurones qui permettent au modèle d'apprendre des infos plus détaillées. Par contre, des couches plus grandes ont aussi plus de paramètres à entraîner, ce qui peut ralentir le processus d'apprentissage.

On utilise souvent ces couches pour des tâches variées, comme la classification d'images et le traitement du signal, grâce à leur capacité à capturer des relations dans les données. Comme elles relient toutes les entrées à toutes les sorties, elles jouent un rôle crucial dans la performance globale du réseau de neurones.