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Durant l'apprentissage, si le réseau de neurones produit une performance peu satisfaisante, il réinitialise tous ses poids et biais à zéro automatiquement

Durant l'apprentissage, les biais sont fixés et les poids sont ajustés dynamiquement

En fonction des poids et biais initiaux, deux réseaux de neurones fonctionnant sur le même jeu de données peuvent arriver à des performances finales différentes.

Durant l'apprentissage, les neurones vont ajuster leur poids et biais pour essayer d'améliorer leurs performances