Lors de la formation de modèles d'apprentissage en profondeur, l'un des plus grands défis est de les faire bien fonctionner sur des données invisibles. Même avec des milliers d'échantillons, les modèles ne parviennent souvent pas à généraliser si l'ensemble de données manque de vari...
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