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Comment définir une couche personnalisée en utilisant FCMP (Function Compilation and Management System) ?

Personnalisation via les Couches FCMP

FCMP Réseau neurones Couche personnalisée Calcul tensoriel Graphe calcul

Pour une couche de type FCMP, vous pouvez intégrer des fonctions personnalisées pour contrôler le comportement du réseau de neuronesUn réseau de neurones est un modèle d'IA bio-inspiré composé de couches de nœuds interconnectés, capable d'apprendre des relations complexes dans les données pour prédire ou classifier avec précision.. Les paramètres clés sont :

Exemples pour l'action addLayer

1. Ajout de la couche d'entrée (INPUT)
Schéma conceptuel de l'exemple : 1. Ajout de la couche d'entrée (INPUT)

Cet exemple définit la couche INPUT (tenseurs RGB 3x32x32). Le paramètre scale (1/255) normalise les pixels dans [0,1], une étape critique pour stabiliser la descente de gradient.

2. Ajout d'une couche de convolution (CONVO)
Schéma conceptuel de l'exemple : 2. Ajout d'une couche de convolution (CONVO)

Cet exemple intègre une couche CONVO (16 filtres 3x3, stride=1). L'activation ReLU introduit la non-linéarité, et l'initialisation XAVIER préserve la variance des gradients.

Assemblage d'un réseau CNN de bout en bout
Schéma conceptuel de l'exemple : Assemblage d'un réseau CNN de bout en bout

Cet exemple finalise le CNN : Max Pooling (réduction spatiale), FC (dropout 0.2) et OUTPUT Softmax (entropie croisée).

Conseil de l'Expert
L'intégration FCMP permet d'injecter du code de fonction compilé dans le graphe de calcul du réseau de neurones. Contrairement aux couches prédéfinies, la couche FCMP délègue le calcul des tenseurs à des routines que vous avez préalablement définies dans une bibliothèque de fonctions SAS

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