Fiche de RAMÉ Alexandre

Titre : Diverse and Efficient Ensembling of Deep Networks
Date : 11 octobre 2023
Heure: 15:00
Résumé : Cette thèse ambitionne d'améliorer les capacités de généralisation des réseaux de neurones profonds, afin d'aider au développement de systèmes d'intelligence artificielle à la fois fiables et équitables. L'approche centrale que nous adoptons repose sur les stratégies d'ensemble, combinant plusieurs réseaux de neurones. Après avoir passé en revue la littérature existante, nous proposons une nouvelle explication de la réussite des méthodes d'ensemble face à des changements de distribution, en particulier lorsque les différents membres de l'ensemble sont suffisamment divers pour réduire la variance des prédictions. Nous proposons ensuite différentes méthodes empiriques afin (1) d'augmenter la diversité des membres de l'ensemble, et (2) réduire le coût computationnel par des méthodes d'ensemble efficaces, moyennant les poids des modèles plutôt que leurs prédictions.
Lieu : Sorbonne Université - Campus Pierre et Marie Curie