4. Formats de données
Comme déjà noté, alors que les calculs de la phase apprentissage utilisent généralement des flottants 32 bits, les calculs d’inférence peuvent se contenter de formats plus réduits.
Il est difficile d’établir des règles sur les formats de données utilisés dans les réseaux de neurones. En effet, il faut prendre en compte les caractéristiques de l’application, la précision voulue sur les résultats, le temps d’inférence. Un certain nombre de publications sur les formats de données pour l’apprentissage ont été publiées. L’article
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Formats de données
Opérations spécifiques
Sources bibliographiques
- (1) - NIELSEN (M.) - Neural Network and Deep Learning , - http://neuralnetworksanddeeplearning.com/
- (2) - TensorFlow -...
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