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Exercise

Architecture de modèle à deux sorties

Dans cet exercice, vous allez construire une architecture de réseau de neurones à sorties multiples capable de prédire le caractère et l'alphabet.

Rappelez-vous la structure générale : dans la méthode .__init__(), vous définissez les couches qui seront utilisées plus tard dans la passe avant. Dans la méthode forward(), vous ferez d'abord passer l'image en entrée à travers quelques couches pour obtenir son plongement, qui sera ensuite transmis à deux couches de classification distinctes, une pour chaque sortie.

torch.nn est déjà importé sous son alias habituel, alors construisons un modèle !

Instructions 1/2

undefined XP
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  • Définissez self.classifier_alpha et self.classifier_char comme des couches linéaires dont les dimensions d'entrée correspondent à la sortie de image_layer, et dont les dimensions de sortie correspondent respectivement au nombre d'alphabets (30) et au nombre de caractères (964).