Ablation des données

L'ablation de données fait référence au processus d'étude de l'impact des modifications de données sur les performances des réseaux de neurones. En supprimant ou en modifiant systématiquement des parties du jeu de données, cette méthode vise à évaluer comment ces changements influencent l'efficacité de l'entraînement du modèle et ses capacités prédictives, ce qui aide à identifier les caractéristiques clés des données et à optimiser les stratégies de traitement des données. Dans le domaine de la vision par ordinateur, l'ablation de données permet de comprendre quelles parties des données d'image sont les plus critiques pour la performance du modèle, améliorant ainsi sa robustesse et sa capacité de généralisation.