Optimisation des hyperparamètres pour l'amélioration des performances
3.2. Optimisation des hyperparamètres pour l'amélioration des performances
L'optimisation des hyperparamètres est cruciale pour maximiser les performances des Convolutional Neural Networks (CNN). Contrairement aux paramètres du modèle, qui sont appris pendant l'entraînement, les hyperparamètres sont configurés manuellement avant le processus d'apprentissage. Voici quelques points essentiels concernant l’optimisation des hyperparamètres.
Types d'hyperparamètres
- Taux d'apprentissage (learning rate) : Contrôle la taille des mises à jour des poids du modèle à chaque étape de l'optimisation.
- Taille de lot (batch size) : Détermine le nombre d'exemples d'entraînement utilisés pour calculer les gradients et mettre à jour les poids.
- Nombre de filtres : Impacte la capacité du réseau à capturer des caractéristiques complexes.
- Taille des filtres : Influence le champ réceptif des filtres de convolution.
- Nombre de couches cachées : Plus il y a de couches, plus le réseau est capable de capturer des abstractions haut niveau.
- Fonctions d'activation : Choix de ReLU, tanh, sigmoid, etc., impacte la nonlinéarité du modèle.
Méthodes d'optimisation
- Recherche en grille (Grid Search) : Consiste à définir un ensemble de valeurs pour chaque hyperparamètre et à évaluer systématiquement toutes les combinaisons possibles. Bien que robuste, cette méthode est coûteuse en temps et en calcul.
- Recherche aléatoire (Random Search) : Choisit aléatoirement les combinaisons d'hyperparamètres dans un espace de recherche défini. Elle est souvent plus efficace que la recherche en grille.
- Optimisation bayésienne : Utilise des modèles probabilistes pour prédire les performances des hyperparamètres et non seulement sur les résultats observés. Une approche plus intelligente et économiquement efficace par rapport aux deux autres méthodes précédentes.
Importance de la validation croisée
La validation croisée est essentielle pour évaluer la performance du modèle avec différents ensembles de données et éviter le surapprentissage. En divisant le jeu de données en plusieurs sousensembles et en entraînant plusieurs modèles, on assure que les performances généralisent bien aux nouveaux ensembles de données.
Conclusion
L’optimisation des hyperparamètres est une partie essentielle du développement de CNN performants. Un bon choix et réglage des hyperparamètres peuvent grandement améliorer la capacité du modèle à apprendre des données complexes, tout en minimisant le surapprentissage et en améliorant la capacité de généralisation.
Taux d'apprentissage, Taille de lot, Recherche en grille, Recherche aléatoire, Validation croisée