23.12. Apprentissage par transfert et réglage fin : frameworks d'apprentissage profond (TensorFlow, Keras, PyTorch)
L'apprentissage par transfert et le réglage fin sont des techniques puissantes dans le domaine du Deep Learning qui permettent d'adapter des modèles formés sur de grands ensembles de données à des tâches spécifiques avec relativement peu de données. Ces techniques sont particulièrement utiles dans les scénarios où le temps et les ressources nécessaires pour entraîner un modèle à partir de zéro sont limités. Dans ce contexte, les frameworks de Deep Learning tels que TensorFlow, Keras et PyTorch jouent un rôle crucial en fournissant les outils nécessaires pour mettre en œuvre ces techniques de manière efficace et efficiente.
Apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert consiste à prendre un modèle pré-entraîné, généralement sur un grand ensemble de données comme ImageNet, et à l'utiliser comme point de départ pour une nouvelle tâche. Le modèle pré-entraîné a déjà appris une série de fonctionnalités génériques qui peuvent être applicables à de nouveaux problèmes, même s'ils proviennent de domaines différents. Cela accélère non seulement le processus de formation, mais peut également améliorer les performances du modèle sur des ensembles de données plus petits, car il dispose déjà d'une base de connaissances.
Réglage précis
Le réglage fin est le processus de réglage fin d'un modèle pré-entraîné pour une nouvelle tâche. Après avoir initialisé le modèle avec les poids pré-entraînés, certaines des couches supérieures sont recyclées, ou « ajustées », avec le nouvel ensemble de données. Cela permet au modèle d'ajuster ses fonctionnalités apprises pour mieux s'adapter à la nouvelle tâche. En fonction de la taille du nouvel ensemble de données et de la similitude avec les données d'origine, différentes stratégies de réglage fin peuvent être adoptées.
Cadres d'apprentissage profond
Les frameworks Deep Learning fournissent des environnements de programmation qui facilitent la construction, la formation et la validation de modèles Deep Learning. TensorFlow, Keras et PyTorch sont trois des frameworks les plus populaires et les plus utilisés actuellement disponibles.
TensorFlow
Développé par l'équipe Google Brain, TensorFlow est un framework open source pour le Deep Learning qui offre une combinaison de flexibilité et d'évolutivité. Il prend en charge un large éventail d’opérations de Deep Learning et convient aussi bien à la recherche qu’à la production. TensorFlow est particulièrement connu pour sa capacité à répartir le processus informatique sur plusieurs processeurs ou GPU, ce qui le rend idéal pour entraîner des modèles à grande échelle.
Kéras
Keras est une interface de haut niveau pour TensorFlow conçue dans un souci de convivialité. Il permet un prototypage rapide et est facile à utiliser, ce qui le rend accessible aux débutants tout en étant suffisamment puissant pour les chercheurs et les professionnels. Keras résume de nombreuses complexités de TensorFlow, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l'architecture du modèle. Grâce à son API simple et cohérente, Keras facilite le processus d'apprentissage par transfert et de réglage fin.
PyTorch
Développé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook, PyTorch est un autre framework d'apprentissage profond open source qui a gagné en popularité pour sa facilité d'utilisation et son approche dynamique du calcul graphique. Contrairement à TensorFlow, qui utilise des graphiques statiques, PyTorch fonctionne avec des graphiques dynamiques qui permettent des modifications au moment de l'exécution. Ceci est particulièrement utile lors de l'expérimentation et du développement de modèles, ce qui fait de PyTorch un choix populaire parmi les chercheurs.
Mise en œuvre de l'apprentissage par transfert et de la mise au point
Pour mettre en œuvre l'apprentissage par transfert et le réglage fin avec ces frameworks, nous suivons généralement une série d'étapes :
- Sélectionnez un modèle pré-entraîné adapté à la tâche à accomplir.
- Chargez le modèle avec les poids pré-entraînés, à l'exclusion des couches supérieures spécifiques à la tâche d'origine.
- Ajoutez de nouvelles couches personnalisées qui seront entraînées pour la nouvelle tâche.
- Choisissez si l'ensemble du modèle sera entraîné ou uniquement les couches ajoutées, en fonction de la taille et de la similarité des ensembles de données.
- Compilez le modèle en définissant l'optimiseur et la fonction de perte appropriés.
- Entraînez le modèle avec le nouvel ensemble de données, en ajustant les hyperparamètres si nécessaire.
Des frameworks tels que TensorFlow et PyTorch proposent des modèles pré-entraînés dans leurs « zoos de modèles » respectifs, facilitant l'accès à une variété d'architectures pouvant être utilisées pour l'apprentissage par transfert et le réglage fin. Keras, étant une interface avec TensorFlow, propose également cette fonctionnalité via le module « applications ».
En résumé, l'apprentissage par transfert et le réglage fin sont des techniques essentielles pour tirer le meilleur parti des modèles de Deep Learning, en particulier lorsque les ressources sont limitées. Avec les frameworks TensorFlow, Keras et PyTorch, les développeurs disposent d'outils puissants quiet rendre ces techniques accessibles et efficaces, permettant la création de solutions de pointe dans une variété de domaines d'application.
