BOUTERAA, YOUCEFKHADIDJA, DERDOUR: Encadreur2024-07-182024-07-182024-06https://dspace.univ-msila.dz/handle/123456789/43904La classification des images a fait des progrès significatifs grâce au développement des réseaux de neurones convolutifs. Dans cette note, nous présentons un modèle de réseau neuronal convolutif simple et efficace sur l'ensemble de données MNIST, l'un des ensembles de données les plus populaires utilisés dans ce domaine, composé de 70 000 images en niveaux de gris. De nombres manuscrits de 0 à 9, répartis en 60 000 images pour l'entraînement et 10 000 images pour les tests. Dans le but d'essayer d'améliorer le modèle en termes de performances en utilisant les filtres suggérés et en comparant ses performances avec un autre modèle qui utilise des filtres par défaut, il a montré des résultats de classification supérieurs à 96 % et inférieurs au modèle qui utilisait des filtres par défaut, et les performances obtenues étaient acceptables en termes de précision et de faible erreur de prédiction.frtraitement des imagesCNNfiltresThesis