Réponse
L'action `addLayer` est utilisée pour ajouter une couche à un modèle de Deep Learning existant. C'est une étape fondamentale dans la construction ou la modification d'architectures de réseaux neuronaux.
SAS / CASL
proc cas;
/* 1. Initialisation de la coquille vide du modèle */
deepLearn.buildModel /
modelTable={name="MonReseau", replace=true},
type="DNN"; /* Deep Neural Network */
/* 2. Ajout de la Couche d'Entrée (Input) */
deepLearn.addLayer /
modelTable="MonReseau",
name="Entree_Donnees", /* Nom unique de la couche */
layer={type="INPUT", nChannels=1, width=28, height=28};
/* Note : srcLayers est omis ici car c'est le début */
/* 3. Ajout d'une Couche Cachée (Fully Connected) */
deepLearn.addLayer /
modelTable="MonReseau",
name="Couche_Cachee_1",
layer={type="FULLCONNECT", n=50, act="RELU"}, /* 50 neurones, activation ReLU */
srcLayers={"Entree_Donnees"}; /* <--- Connexion au noeud précédent */
/* 4. Ajout de la Couche de Sortie (Output) */
deepLearn.addLayer /
modelTable="MonReseau",
name="Sortie_Finale",
layer={type="OUTPUT", act="SOFTMAX"}, /* Classification */
srcLayers={"Couche_Cachee_1"}; /* <--- Connexion à la couche cachée */
/* Vérification de l'architecture */
deepLearn.modelInfo / modelTable="MonReseau";
quit;
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Maîtrisez la Topologie via srcLayers. L'action addLayer ne se contente pas d'empiler des briques ; elle définit le flux de données (le graphe computationnel). Le paramètre critique est srcLayers (Source Layers).
Pour la première couche (Input), ce paramètre est vide.
Pour les couches suivantes, il désigne le nom de la couche précédente.
Astuce Avancée : C'est grâce à srcLayers que vous pouvez créer des architectures complexes non linéaires (comme des modèles avec branchements ou des connexions résiduelles type ResNet) en spécifiant plusieurs sources pour une seule couche.
Pour la première couche (Input), ce paramètre est vide.
Pour les couches suivantes, il désigne le nom de la couche précédente.
Astuce Avancée : C'est grâce à srcLayers que vous pouvez créer des architectures complexes non linéaires (comme des modèles avec branchements ou des connexions résiduelles type ResNet) en spécifiant plusieurs sources pour une seule couche.
addLayer
deepLearn
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