addLayer

Quels paramètres contrôler l'exécution multi-threadée lors de l'ajout d'une couche et les couches sources de la nouvelle couche ?

Parallélisme et Topologie du Graphe de Calcul

nThreads srcLayers Multi-threading Flux de données Topologie réseau

Pour optimiser l'exécution et définir les dépendances des couches :

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
Ne saturez pas inutilement nThreads. Par défaut, SAS Viya optimise cette valeur en fonction des ressources de la machine. Ne forcez une valeur élevée que si vous constatez une latence lors de la phase de construction du modèle (très gros modèles avec des milliers de couches), car un trop grand nombre de threads peut entraîner un surcoût de gestion de contexte (context switching) au détriment du calcul pur.

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