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Emilien
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## Emilien

Cette partie s'intéresse à l'efficacité de la fonction d'activation snake sur une tâche complexe de machine learning non-périodique. En effet pour que snake soit intéressant il faut qu'elle fasse aussi bien dans la plupart des tâches de ML comme la classification.
C'est pourquoi conformément à l'article un réseau de CNN ResNet18 est appliqué sur la base de données ciphar-10.

Pour utiliser :

Aller dans code/resnet18/

---> le fichier ResNet18.py est le script POO implémentant le réseau, les classes crées sont :
-- ResnetBlock une superclasse dont hérite la classe ResNet18, créant les resblock faisant apportant l'info résiduelle via la fonction call
-- ResNet18 qui implémente la structure de couches de convolution
Pour faire varier la fonction d'activation --> juste décommenter #tf.nn.relu(x) lignes 44, 54, 84 et commenter x + tf.sin(x)**2

--> le fichier resnet_snake.py est le notebook main python a exectuer faisant l'appel de toutes les fonctions ainsi que de la classe Resnet18

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