Apprendre PyTorch pas à pas | Épisode 23 : Linear Probing & Transfer Partiel

Dans ce vingt-troisième épisode de la série « Apprendre PyTorch pas à pas », nous allons plus loin dans le transfer learning avec la technique du linear probing. Cette méthode consiste à ne réutiliser qu’une partie d’un modèle préentraîné et à entraîner seulement la couche de sortie, pour bénéficier des features extraits tout en limitant le coût d’entraînement.

Au programme :
✅ Comprendre le principe du linear probing
✅ Différence entre fine-tuning complet et entraînement partiel
✅ Quand utiliser le transfer partiel plutôt qu’un fine-tuning
✅ Implémentation pratique avec PyTorch
✅ Comparaison des résultats entre probing et fine-tuning complet

Cet épisode vous apprendra à utiliser intelligemment les fondations models sans devoir tout réentraîner.

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