RINA - Démonstrateur d’utilisation de l’intelligence artificielle pour la gestion opérationnelle des risques naturels gravitaires géologiques | FEREC 2020

37 (’rain’, ’nb’) 0.2 0.001 -5,5 True 80.0 28.0 37.0 (’rain’, ’nb’) 0.0 0.001 -5,5 True 72.0 23.0 48.0 (’rain’, ’nb’) 0.2 0.001 -10,1 True 72.0 25.0 54.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -15 True 72.0 22.0 43.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -5 True 80.0 29.0 37.0 (’rain’, ’nb’) 0.0 0.001 -5,5 True 71.0 22.0 46.0 (’rain’,) 0.0 0.001 -15 True 72.0 21.0 42.0 (’rain’, ’nb’) 0.2 0.001 -5,5 True 72.0 23.0 48.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -5 True 73.0 22.0 40.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -5 True 75.0 23.0 38.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -10 True 80.0 30.0 40.0 (’rain’, ’nb’) 0.2 0.001 -10,1 True 78.0 28.0 42.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -15 True 76.0 24.0 39.0 (’rain’, ’nb’) 0.2 0.001 -5,5 True 72.0 22.0 45.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -15 True 71.0 21.0 43.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -15 True 77.0 26.0 41.0 (’rain’,) 0.2 0.001 -10 True 78.0 28.0 42.0 Table A.1: First Series of experiments for DNN with 3 classes ->binary_class-bsize:64-epochs:60-lr:0.001-hidden_l:64-weighting_class:True-dropout:0 -var_shift:(’rain’,’nb’)-nb_lags:(10,10)-rescale:True-date:13_07_08_31 All params -> bsize : 64 -> epochs : 60 -> lr : 0.001 -> hidden_l : 64 -> weighting_class : True -> dropout : 0 -> var_shift : (’rain’, ’nb’) -> nb_lags : (10, 10) -> rescale : True -> date : 13_07_08_31 Model: "binary_class" ___________________________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # =================================================================================== input_17 (InputLayer) [(None, 20)] 0 ___________________________________________________________________________________