Hyperparamètres : le réglage qui peut transformer un modèle d’IA
Avant qu’un modèle n’apprenne, ses hyperparamètres définissent déjà une part décisive de sa trajectoire. Taux d’apprentissage, taille des lots, nombre de couches ou dropout : comprendre leur rôle et les tester avec méthode aide à gagner en précision, sans confondre bonne performance sur les données connues et réelle capacité de généralisation.























