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URL:https://www.lisn.upsaclay.fr/evenements/neural-architecture-search-nas
 -etude-et-implementation-dune-strategie-de-developpement-de-reseau-en-one-
 shot/
SUMMARY:Sur le manque d'expressivité des réseaux de neurones et leur rés
 olution de manière optimale par accroissement d'architecture
DESCRIPTION:Résumé\nNotre objectif est d'adapter l'architecture d'un rés
 eau de neurones pendant son entraînement\, en localisant les couches manq
 uant d'expressivité. Cela permettrait de partir de petites architectures 
 et de les faire croître là où nécessaire\, ce qui permettrait de gagne
 r considérablement en temps d'entraînement et en ressources informatique
 s par rapport à l'approche standard où des modèles surdimensionnés son
 t entraînés puis réduits. Une formulation mathématique prometteuse du 
 problème permet de localiser directement et précisément les goulets d'
 étranglement de l'expressivité\, en faible complexité computationnelle\
 , à l'opposé des techniques standard d'apprentissage automatique profond
  qui procèdent par essais et erreurs via des modifications aléatoires de
  l'architecture (ce qui est très coûteux).\nJury\nRémi Gribonval\, Dire
 cteur de recherche Inria\, ENS Lyon\, rapporteur\nHervé Luga\, Professeur
  Université Toulouse Jean Jaurès\, rapporteur\nDavid Picard\, Directeur 
 de recherche École des Ponts ParisTech\nAurélie Névéol\, Directrice de
  recherche\, CNRS\, examinatrice\nGuillaume Lecué\, Professeur ESSEC\, CY
  Cergy Paris Université\, examinateur\nMots clés\nréseau de neurone\,po
 uvoir expressif\,approximation de rang faible\,optimisation
CATEGORIES:AAC,Science des Données,Thèses et HDR
LOCATION:LISN Site Plaine – Digitéo\, 1 rue René THOM 91190 Gif-sur
 -Yvette\, France
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