Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'entraînement des Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) pose des défis uniques en raison de leur nature récurrente et de leur dépendance temporelle. Une des techniques les plus couramment utilisées pour former les RNN est le Backpropagation Through Time (BPTT). Cette méthode est une extension de la rétropropagation, adaptée pour gérer les dépendances temporelles. Dans BPTT, l'erreur est propagée à travers chaque pas de temps, et les gradients sont calculés pour chaque pas, puis cumulés et utilisés pour mettre à jour les poids.
Par ailleurs, une version tronquée du BPTT, appelée Truncated BPTT (TBPTT), est souvent utilisée pour limiter la quantité de temps et de mémoire nécessaires lors de l'entraînement. Dans TBPTT, la rétropropagation est effectuée seulement pour un nombre fixe de pas de temps au lieu de retourner au tout début de la séquence.
Il est aussi crucial d'utiliser des techniques de régularisation pour éviter le surapprentissage. Le dropout est une technique couramment utilisée où, pendant l'entraînement, certains neurones sont mis de côté aléatoirement pour éviter qu'ils ne deviennent trop adaptés aux données de formation.
L'ajustement des hyperparamètres est essentiel pour obtenir des performances optimales avec les RNN. Les hyperparamètres peuvent inclure la taille du réseau, le taux d'apprentissage, la taille du batch, et le nombre de pas de temps rétropropagés dans le BPTT.
La taille du réseau, ou le nombre de neurones dans chaque couche, affecte directement la capacité du modèle à apprendre des séquences temporelles complexes, mais des réseaux trop grands peuvent causer un surapprentissage.
Le taux d'apprentissage est un autre paramètre critique. Des taux d'apprentissage trop élevés peuvent entraîner des oscillations et empêcher la convergence, tandis que des taux trop bas peuvent rendre l'entraînement extrêmement lent.
La taille du batch influence aussi la stabilité et la vitesse de l'entraînement. Des batches plus grands peuvent offrir des estimations de gradients plus stables, mais nécessitent plus de mémoire et de ressources de calcul.
Finalement, le nombre de pas de temps rétropropagés dans BPTT doit être choisi soigneusement. Trop de pas peuvent conduire à la propagation de gradients peu précis, tandis que trop peu peuvent mener à une mauvaise compréhension des dépendances temporelles à long terme.