Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'apprentissage en Deep Learning requiert non seulement la construction de réseaux neuronaux performants, mais également l'emploi de techniques d'optimisation et de formation sophistiquées pour obtenir des résultats optimaux. Cette section traite de certaines des techniques d'optimisation et de formation les plus avancées que vous pouvez utiliser avec PyTorch.
Les algorithmes d'optimisation permettent de mettre à jour les poids des réseaux neuronaux afin de minimiser une fonction de perte. Bien que l'optimiseur Stochastic Gradient Descent (SGD) soit couramment utilisé, il existe d'autres optimiseurs plus avancés tels que Adam et RMSprop. Ces algorithmes offrent des avantages spécifiques en termes de rapidité de convergence et de capacité à s'adapter à des paysages de perte complexes.
Le taux d'apprentissage détermine la taille des étapes de mise à jour des poids au cours de l'optimisation. Un taux d'apprentissage trop élevé peut conduire à une divergence, tandis qu'un taux trop faible peut ralentir l'apprentissage. Les méthodes comme Learning Rate Scheduling permettent d'ajuster dynamiquement ce taux au cours de l'entraînement:
La régularisation est une technique pour éviter le surapprentissage en pénalisant les valeurs de poids extrêmes. Les méthodes courantes incluent :
L'augmentation des données est utilisée pour augmenter la quantité de données de formation en générant des variations réalistes des exemples existants. Cela améliore la capacité du modèle à généraliser des données non vues:
En plus de ces techniques, des stratégies comme le finetuning des modèles préentraînés sur de grands ensembles de données et l'utilisation de gradient clipping pour éviter le problème des gradients explosifs sont essentielles pour des performances optimales.
Ces méthodes combinées permettent d'optimiser efficacement les modèles de Deep Learning, minimisant les erreurs et maximisant la précision.
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