Je vais déboguer et diagnostiquer votre modèle deep learning tensorflow keras

Votre modèle TensorFlow ou Keras s’entraîne-t-il mais se comporte de manière incorrecte ?

Je me spécialise dans le diagnostic de systèmes de deep learning où le problème n’est pas immédiatement évident : entraînement instable, comportement inattendu de la perte, mauvaise convergence, NaNs, problèmes de gradients, métriques suspectes, problèmes d’architecture ou incohérences entre entraînement et évaluation.

Je peux examiner :

• les modèles TensorFlow et Keras
• les pertes personnalisées et boucles d’entraînement
• la convergence et la stabilité de l’entraînement
• le flux de gradients et les problèmes numériques
• le comportement de l’optimiseur et des hyperparamètres
• les problèmes de pipeline de données et de prétraitement
• la validité des évaluations et des métriques
• l’entraînement de GAN et de modèles génératifs
• la reproductibilité et la configuration des expériences

Selon votre package, je fournirai un diagnostic technique, des corrections ciblées du code, une validation et un rapport documenté.

Chaque service couvre un problème principal indépendant, sauf si un scope supplémentaire est acheté.

Veuillez fournir le code source pertinent, les messages d’erreur, les logs/métriques, les détails de l’environnement et une description claire du comportement attendu versus observé.

Je me concentre sur le diagnostic et l’ingénierie basée sur des preuves. Je ne peux pas garantir une précision, une convergence ou une performance spécifiques.