Réponse
Oui, en définissant le paramètre `replace` sur `TRUE`. Si une couche portant le même nom que celui spécifié dans le paramètre `name` existe déjà dans le modèle, elle sera remplacée par la nouvelle couche que vous définissez. Par défaut, ce comportement est désactivé (`FALSE`).
SAS / CASL
proc cas;
/* 1. Création du conteneur de modèle */
deepLearn.buildModel / modelTable={name="ModeleEvolutif", replace=true} type="DNN";
/* 2. Ajout de l'Input */
deepLearn.addLayer /
modelTable="ModeleEvolutif", name="Input",
layer={type="INPUT", nChannels=1, width=28, height=28};
/* 3. Ajout initial : Couche 'OldSchool' (Tanh, 50 neurones) */
deepLearn.addLayer /
modelTable="ModeleEvolutif",
name="Couche_Intermediaire",
srcLayers={"Input"},
layer={type="FULLCONNECT", n=50, act="TANH"};
/* ... On se rend compte qu'on préfère une architecture plus moderne ... */
/* 4. REMPLACEMENT (Hot Swap) : Couche 'Moderne' (Relu, 100 neurones) */
deepLearn.addLayer /
modelTable="ModeleEvolutif",
name="Couche_Intermediaire", /* Même nom = Cible pour remplacement */
srcLayers={"Input"},
replace=true, /* <--- L'instruction clé */
layer={type="FULLCONNECT", n=100, act="RELU"}; /* Nouveaux hyperparamètres */
/* Vérification : Le résumé montrera 100 neurones et non 50 */
deepLearn.modelInfo / modelTable="ModeleEvolutif";
quit;
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Le levier principal pour le Transfer Learning. L'utilisation de replace=TRUE n'est pas seulement faite pour corriger une faute de frappe. C'est la commande essentielle pour adapter un modèle pré-entraîné (comme VGG16 ou ResNet) à vos propres données. Le scénario classique : Vous chargez un modèle capable de reconnaître 1000 objets (ImageNet). La dernière couche (Output) a donc 1000 sorties. Si vous voulez classer seulement 2 objets (Chat vs Chien), vous devez remplacer cette dernière couche par une nouvelle couche ayant n=2. Attention : Si vous remplacez une couche au milieu du réseau, assurez-vous que les dimensions de sortie de votre nouvelle couche restent compatibles avec la couche suivante, sinon le graphe sera brisé.
addLayer
deepLearn
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