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L'action `addLayer` est une composante fondamentale de la construction de modèles de deep learning dans SAS Viya. Elle permet d'ajouter séquentiellement une nouvelle couche (layer) à une architecture de réseau neuronal existante. Chaque couche ajoute une transformation spécifique aux données qui la traversent, permettant au modèle d'apprendre des représentations de plus en plus complexes. Cette action est utilisée de manière itérative pour construire le modèle couche par couche, de la couche d'entrée (Input) à la couche de sortie (Output), en passant par diverses couches cachées (convolution, pooling, récurrentes, etc.).
The `annotateImages` action overlays various annotations onto images within a CAS table. This is useful for visualizing results from image analysis tasks like object detection, segmentation, or feature extraction. You can draw lines, points, or complex shapes defined by protobuf messages, and even overlay segmentation masks with specified color maps and transparency. The resulting annotated images are saved to an output CAS table.
The addLayer action adds a layer to a deep learning model. It is part of the Deep Learning action set, which provides a comprehensive suite of tools for modeling and scoring with deep neural networks (DNN), convolutional neural networks (CNN), and recurrent neural networks (RNN). This action is fundamental in constructing the architecture of a neural network, allowing for the sequential addition and configuration of various layer types.