Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans cette leçon, nous allons explorer comment personnaliser et optimiser vos modèles de Deep Learning avec Keras. Keras, en tant qu'interface de haut niveau pour TensorFlow, offre une grande flexibilité et simplicité d’utilisation pour ajuster et améliorer vos modèles.
Les couches (ou "layers") sont les éléments de base des modèles Keras. Keras permet de créer des couches personnalisées en sousclassant la classe Layer
et en implémentant la méthode call
. Par exemple :
```python
from tensorflow.keras.layers import Layer
class MaCouche(Layer): def init(self, units=32): super(MaCouche, self).init() self.units = units
def build(self, inputshape):
self.w = self.addweight(shape=(inputshape[1], self.units),
initializer='randomnormal',
trainable=True)
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.w)
``` Cette flexibilité permet de définir des comportements spécifiques et de répondre à des besoins particuliers.
Les fonctions d'activation influencent la façon dont les valeurs passées sont transformées par les neurones. Keras permet de définir des fonctions d'activation personnalisées : ```python from tensorflow.keras import backend as K
def activationpersonnalisee(x): return K.maximum(0.1 x, x) ``` Cette fonction peut ensuite être utilisée comme activation dans des couches, offrant des modifications sophistiquées dans les réponses des neurones.
Keras propose une large gamme d'optimiseurs comme SGD, Adam, RMSprop, etc. Le choix de l’optimiseur a une grande influence sur la performance du modèle. Par exemple : ```python from tensorflow.keras.optimizers import Adam
optimizer = Adam(learningrate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss='sparsecategoricalcrossentropy', metrics=['accuracy']) ``` Chaque optimiseur a ses avantages, et il est essentiel de tester plusieurs d'entre eux pour obtenir les meilleurs résultats.
Un élément crucial pour améliorer la performance est le taux d’apprentissage. Utiliser des callbacks comme LearningRateScheduler
permet de modifier dynamiquement le taux d’apprentissage pendant l’entraînement :
```python
from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler
def scheduler(epoch, lr): if epoch < 10: return lr else: return lr 0.1
callback = LearningRateScheduler(scheduler) history = model.fit(xtrain, ytrain, epochs=50, callbacks=[callback]) ``` Cette technique peut prévenir des problèmes comme le surapprentissage ou le sousapprentissage.
Le "Early Stopping" est une méthode pour interrompre l’entraînement du modèle quand il n'y a plus d'amélioration notable, évitant ainsi le surapprentissage : ```python from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
earlystopping = EarlyStopping(monitor='valloss', patience=3)
history = model.fit(xtrain, ytrain, validationdata=(xval, yval), epochs=50, callbacks=[earlystopping])
``
En ajustant
patience` et d’autres paramètres, vous pouvez contrôler très précisément quand arrêter l’entraînement.
La personnalisation et l’optimisation des modèles dans Keras offrent de nombreuses possibilités pour améliorer la performance et l’adaptabilité de vos réseaux de neurones. En combinant habilement ces techniques, vous pourrez construire des modèles plus efficaces et performants.