tableau récap

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Laureηt 2023-08-28 14:17:49 +02:00
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Signed by: Laurent
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@ -1018,7 +1018,23 @@ Dans le cas de Rotor37\_1200, cela signifie que nous passons de 30000 points, ch
Ce vecteur étant petit, nous pouvons donc utiliser un simple \gls{mlp} pour prédire le bruit dans le processus de diffusion. De plus, pour conditionner ce réseau en fonction de l'étape temporelle de la diffusion, nous pouvons simplement additionner les embeddings de pas de temps à chaque couche du réseau.
Le réseau résultant contient à peine plus de 10000 paramètres, ce qui est considérablement inférieur aux autres modèles précédemment présentés.
Par conséquent, ce réseau est très facile à manipuler et à entraîner, mais il présente l'inconvénient d'être spécialisé sur le jeu de données utilisé pour construire la \gls{pca}.
Cependant, dans le contexte industriel, cet inconvénient est moins préoccupant car la nécessité de modèles génériques n'est pas primordiale.
Cependant, dans le contexte industriel, cet inconvénient est moins préoccupant car la nécessité de modèles génériques n'est pas primordiale.
\begin{table}[h!]
\centering
\begin{tabular}{|l|l|l|l|l|}
\hline
\textbf{Approche} & \textbf{Qualité des générations} & \textbf{Paramètres} & \textbf{Temps d'entrainement} \\ \hline
GraphVAE & Correct, overfit, anomalies & 4M & 5m \\ \hline
PointFlow & DNF & 1.3M & plusieurs jours \\ \hline
\gls{kpfcnn} & Correct, beacoup bruité & 4M & 1h \\ \hline
\gls{pvd} & Bien, un peu bruité & 27M & 10h \\ \hline
\gls{lion} & DNF & 22.4M + 13.6M & plusieurs semaines \\ \hline
\gls{ldm} \gls{pca} & Très Bien, peu générique & 10k & 20m \\ \hline
\end{tabular}
\caption{Tableau récapitulatif des différentes approches.}
\label{tab:recap_approches}
\end{table}
\FloatBarrier
\glsunset{cfg}