Cette applet illustre les possibilités de généralisation
dans les Perceptrons multi-couche. Elle permet de définir différents
ensembles de données : un pour l'apprentissage et l'autre pour la
validation croisée (cross-validation). Ces deux ensembles sont nécessaires
pour étudier la généralisation de manière systématique.
Utiliser le menu popup pour choisir l'ensemble de points d'apprentissage
ou de validation croisée. Le graphe affichera en noir l'erreur
sur l'ensemble d'apprentissage et en vert
l'erreur sur l'ensemble de validation croisée.
Applet
Questions
Reprendre les ensemble de points (linéairement séparable,
non linéairement séparable et le groupe entouré) de
l'excercice précédent. Rajoutez des points de validation
croisée à l'intérieur de chacun des groupes. Lancez
l'apprentissage et observez l'évolution des deux graphes d'erreur
(apprentissage et validation)
Faites de même, mais cette fois ajoutez des points un peu à
l'extérieur des groupes. Observez.
Cette fois, placez des points franchement à l'extérieur,
voire dans les groupes de couleur opposés.