23.1. Apprentissage par transfert et mise au point : définition de l'apprentissage par transfert

Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) a progressé à pas de géant, et l'un des concepts les plus puissants émergeant dans ce contexte est celui de l'apprentissage par transfert (TL). L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à réutiliser un modèle pré-entraîné sur une tâche pour faciliter l'apprentissage sur une nouvelle tâche connexe. Cette approche s'est avérée particulièrement efficace dans les scénarios où les données sont rares ou dans lesquels la formation d'un modèle à partir de zéro serait prohibitive sur le plan informatique.

L'essence même du Transfer Learning repose sur l'idée selon laquelle les connaissances acquises dans un domaine peuvent être transférées dans un autre. En termes d'apprentissage automatique, cela signifie qu'un modèle entraîné pour effectuer une tâche spécifique, telle que la reconnaissance d'images sur un grand ensemble de données comme ImageNet, peut être adapté pour effectuer une tâche connexe, telle que la reconnaissance d'images sur un ensemble de données plus petit et plus spécifique.

Pourquoi l'apprentissage par transfert est-il important ?

L'apprentissage par transfert est important pour plusieurs raisons. Premièrement, cela réduit considérablement le besoin de données. Les modèles d’apprentissage profond, en particulier, nécessitent de grandes quantités de données annotées pour la formation, dont la collecte peut être coûteuse et longue. En utilisant un modèle pré-entraîné, vous pouvez obtenir des performances raisonnables avec beaucoup moins de données.

Deuxièmement, cela permet d'économiser du temps et des ressources informatiques. La formation d'un modèle d'apprentissage profond à partir de zéro peut prendre des jours, voire des semaines, en fonction de la complexité du modèle et de la taille de l'ensemble de données. L'apprentissage par transfert permet aux chercheurs et aux développeurs d'obtenir des résultats dans un délai beaucoup plus court, en utilisant moins de ressources.

Comment fonctionne l'apprentissage par transfert ?

Le processus d'apprentissage par transfert implique généralement les étapes suivantes :

1. Sélection d'un modèle pré-entraîné : la première étape consiste à choisir un modèle qui a été formé sur une tâche importante et généralement connexe. Ce modèle sert de point de départ.
2. Adaptation à la nouvelle tâche : ensuite, le modèle pré-entraîné est adapté à la nouvelle tâche. Cela peut impliquer de remplacer la dernière couche du modèle, la couche de sortie, pour correspondre au nombre de classes dans la nouvelle tâche.
3. Réglage fin : Enfin, le modèle adapté est entraîné (ou « affiné ») sur la nouvelle tâche. Lors du réglage fin, les poids du modèle sont ajustés à partir de leurs valeurs pré-entraînées pour mieux s'adapter à la nouvelle tâche. Cela peut être fait en entraînant l'intégralité du modèle ou seulement une partie de celui-ci.

Réglage fin : qu'est-ce que c'est et comment est-il effectué ?

La mise au point est une étape cruciale dans le processus d'apprentissage par transfert. Il s'agit du processus d'ajustement fin des poids d'un modèle pré-entraîné afin qu'il s'adapte mieux à la nouvelle tâche. Il existe plusieurs stratégies de réglage :

• Gelage des couches : une stratégie courante consiste à geler les couches initiales du modèle pré-entraîné et à entraîner uniquement les couches supérieures. Ceci est basé sur l'idée selon laquelle les couches initiales capturent des caractéristiques génériques utiles dans de nombreuses tâches, tandis que les couches supérieures capturent des caractéristiques plus spécifiques à des tâches.
• Mise à jour sélective des poids : une autre approche consiste à mettre à jour les poids de certaines couches uniquement lors du réglage fin, tandis que d'autres couches restent figées. Cela permet un contrôle plus précis du processus d'apprentissage.
• Recyclage complet : dans certains cas, il peut être avantageux de recycler l'intégralité du modèle pré-entraîné sur la nouvelle tâche. Cela se produit généralement lorsque la nouvelle tâche est suffisamment différente de la tâche d'origine ou lorsque suffisamment de données sont disponibles.

Quelle que soit la stratégie choisie, le réglage fin est effectué à l'aide d'un ensemble de données spécifiques à la nouvelle tâche. L'objectif est d'ajuster les poids du modèle afin de minimiser une fonction de perte définie pour la nouvelle tâche.

Défis et considérations

Malgré ses avantages, le Transfer Learning présente des défis. L’un d’eux consiste à choisir le bon modèle pré-entraîné. Tous les modèles ne sont pas également transférables à toutes les tâches, et la sélection d'un modèle inapproprié peut entraîner de mauvaises performances.

Un autre défi est le risque de surajustement lors du réglage fin, en particulier lorsque la quantité de données pour la nouvelle tâche est limitée. Des techniques telles que la régularisation, l'abandon et l'augmentation des données sont souvent utilisées pour atténuer ce risque.

Enfin, il est important de considérer la similitude entre la tâche d'origine et la nouvelle tâche. L’apprentissage par transfert a tendance à être plus efficace lorsque les tâches sont similaires. Cependant, même lorsque les tâches sonto Différentes techniques avancées d'apprentissage par transfert, telles que l'apprentissage contradictoire de la représentation de domaine, peuvent être utilisées pour faciliter le transfert de connaissances.

Conclusion

L'apprentissage par transfert et la mise au point sont des techniques puissantes qui ont transformé le domaine de l'apprentissage automatique. En permettant d'adapter des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches, ces techniques constituent un moyen efficace d'obtenir des résultats impressionnants, même avec des ressources limitées. Avec la disponibilité croissante de modèles pré-entraînés et le développement continu des techniques d'apprentissage par transfert, son application devrait devenir encore plus large et plus percutante dans plusieurs domaines de l'IA.