Prototyper un réseau de neurones avec Keras
Prototyper un réseau de neurones avec Keras L’objet de cet article sera de vous montrer comment manipuler quelques briques de base pour POC-er un réseau de neurones vite fait bien fait avec Keras, comment le customiser avec un backend de Keras, et débriefer sur certains points d’attention propres à un projet deep-learning. Keras est une surcouche user-friendly pour prototyper rapidement un réseau de neurones, comme une sorte de gros Lego©. Son concepteur et principal développeur - François Chollet , est ingénieur chez Google, éditeur d'un des principaux backend de Keras : Tensorflow. Quand on entend « surcouche », « user-friendly », « prototype », on peut se dire que c’est forcément limitant, mais en fait pas vraiment. Si on veut raffiner ce que la surcouche propose : Keras possède sa Keras functional API , pour créer des modèles plus complexes que ceux proposés par les briques de base, déjà très nombreuses et très riches. Par exemple pour faire du multi-input, créer des couc