Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'ajustement des hyperparamètres est essentiel pour maximiser la performance des réseaux de neurones récurrents (RNN). Les hyperparamètres sont des paramètres dont la valeur est fixée avant le début de l'apprentissage et qui influencent de manière significative les performances du modèle. Dans cette leçon, nous examinerons quelquesuns des hyperparamètres les plus importants et les méthodes pour les ajuster efficacement.
Le taux d'apprentissage (learning rate) détermine la taille des ajustements apportés aux poids du modèle lors de chaque itération de l'apprentissage. Un taux d'apprentissage trop élevé peut empêcher le modèle de converger, tandis qu'un taux trop bas peut rendre l'apprentissage extrêmement lent. Une technique courante pour trouver le taux d'apprentissage optimal est la recherche par grille ou la recherche aléatoire.
La taille du lot (batch size) est le nombre de données de formation utilisées pour une seule mise à jour des gradients. Utiliser des lots plus grands peut conduire à un apprentissage plus stable, mais nécessite plus de mémoire. Inversement, des lots plus petits permettent des mises à jour plus fréquentes, mais peuvent entraîner une formation moins stable. Un compromis doit être trouvé en testant différentes tailles de lot.
Le nombre de couches cachées et le nombre d'unités par couche peuvent aussi être ajustés. Plus de couches et d'unités peuvent accroître la capacité du modèle à apprendre des fonctionnalités complexes, mais cela augmente également le risque de surapprentissage (overfitting). L’expérimentation empiriquement soigneuse est nécessaire pour trouver l'architecture optimale.
La régularisation est utilisée pour prévenir le surapprentissage en pénalisant les poids excessifs. Les techniques courantes comprennent la régularisation L2 (ridge regression) et dropout. Le choix du taux de régularisation est crucial et souvent déterminé par validation croisée.
Le choix de l’optimiseur influence également la performance. Des optimiseurs comme Adam, RMSprop ou SGD avec momentum offrent différentes approches pour le réglage du taux d'apprentissage durant l'entraînement. Tester divers optimiseurs peut révéler celui qui est le mieux adapté à une tâche spécifique.
Pour ajuster ces hyperparamètres, il est judicieux de suivre une approche systématique. La recherche en grille et la recherche bayésienne sont deux méthodes courantes pour tester différentes combinaisons de valeurs. Une autre méthode plus récente est l'optimisation par hyperband, qui combine la rapidité de la recherche aléatoire avec l'efficacité de l'arrêt anticipé.
En conclusion, l'ajustement des hyperparamètres est une tâche itérative et expérimentale qui peut considérablement améliorer les performances du RNN. Cela nécessite une évaluation rigoureuse et systématique des différentes combinaisons et valeurs des hyperparamètres.