23.10. Apprentissage par transfert et réglage fin : optimiseurs et taux d'apprentissage
Le concept de Transfer Learning (TL) est devenu l'un des piliers fondamentaux dans le domaine du Deep Learning en raison de sa capacité à transférer des connaissances d'un domaine à un autre, économisant du temps et des ressources informatiques. Lorsqu'il est combiné avec le réglage fin, TL peut être encore plus puissant, permettant des ajustements précis des modèles pré-entraînés pour répondre à des tâches spécifiques. Dans ce contexte, le choix des optimiseurs et la définition des taux d'apprentissage sont cruciaux pour la réussite de l'adaptation du modèle.
Optimiseurs d'apprentissage par transfert
Les optimiseurs sont des algorithmes ou des méthodes utilisés pour modifier les attributs du modèle de machine learning, tels que la pondération des réseaux neuronaux, dans le but de réduire les pertes. Dans Transfer Learning, le choix de l’optimiseur est essentiel, car il peut influencer la rapidité et l’efficacité avec laquelle le modèle s’adapte au nouveau domaine. Certains des optimiseurs les plus populaires incluent :
- SGD (Stochastic Gradient Descent) : l'un des optimiseurs les plus traditionnels, qui met à jour les paramètres du modèle de manière itérative en fonction du gradient de la fonction de perte.
- Momentum : variation du SGD qui accélère le SGD dans la bonne direction et lisse les oscillations, aidant ainsi à éviter les minima locaux.
- Adam (Adaptive Moment Estimation) : un optimiseur qui combine les idées de Momentum et RMSprop (Root Mean Square Propagation), ajustant les taux d'apprentissage de chaque paramètre.
- RMSprop : optimiseur qui maintient une moyenne mobile du carré des dégradés et divise le dégradé par le carré de la racine de cette moyenne.
Le choix du bon optimiseur dépend de la nature du problème, de l'architecture du modèle et de la quantité de données disponibles. Par exemple, Adam est souvent recommandé pour les situations où vous disposez de beaucoup de données et de ressources de calcul, tandis que SGD avec momentum peut être préférable dans des scénarios plus contraints.
Taux d'apprentissage
Le taux d'apprentissage est l'un des hyperparamètres les plus importants dans les réseaux de neurones, car il détermine la taille des étapes que l'optimiseur suivra lors de l'ajustement des pondérations. Un taux d'apprentissage trop élevé peut empêcher le modèle de converger, tandis qu'un taux trop faible peut conduire à une convergence très lente ou à un blocage dans les minimums locaux.
Dans l'apprentissage par transfert, il est courant de commencer avec un taux d'apprentissage plus faible, car le modèle pré-entraîné a déjà des pondérations relativement adaptées à la nouvelle tâche. Cela permet d’éviter des changements drastiques de pondérations qui pourraient nuire aux connaissances déjà acquises. Au fur et à mesure que la formation progresse, le taux d'apprentissage peut être ajusté pour affiner les pondérations du modèle.
Taux de réglage fin et d'apprentissage différentiel
Dans le réglage fin, nous ajustons non seulement les poids du modèle pré-entraîné, mais nous pouvons également débloquer certaines des couches supérieures du modèle et les entraîner avec les couches ajoutées pour la tâche spécifique. Dans ce processus, il peut être avantageux d’utiliser différents taux d’apprentissage pour différentes parties du modèle. Par exemple, nous pouvons appliquer un taux d'apprentissage plus faible pour les couches pré-entraînées et un taux plus élevé pour les nouvelles couches, car les premières ont déjà des pondérations utiles, tandis que les secondes nécessitent plus d'ajustements.
Planification des frais de formation
La planification du taux d'apprentissage est une technique utilisée pour ajuster le taux d'apprentissage au fil du temps. Cela peut être fait de plusieurs manières, par exemple :
- Dégradation du temps : réduisez progressivement le taux d'apprentissage en fonction du nombre d'époques ou d'itérations.
- Dégradation par étapes : réduit le taux d'apprentissage d'un facteur fixe après un certain nombre d'époques.
- Planification adaptative : ajustez le taux d'apprentissage en fonction des performances du modèle, par exemple en le réduisant lorsque les progrès en termes de réduction des pertes stagnent.
Ces techniques permettent de garantir que le modèle non seulement apprend rapidement dans les premières étapes de la formation, mais qu'il effectue également des ajustements fins et précis à mesure qu'il s'approche de la convergence.
Conclusion
L'apprentissage par transfert et le réglage fin sont des techniques puissantes qui peuvent aider à économiser des ressources et à améliorer les performances des modèles de Deep Learning. Choisir le bon optimiseur et ajuster soigneusement les taux d’apprentissage sont essentiels au succès de ces techniques. Il est important d'expérimenter différentes configurations et d'utiliser des calendriers de taux d'apprentissage pour garantir que le modèle s'adapte efficacement au nouveau domaine. En combinant ces stratégies avec une solide compréhension du problème et une mise en œuvre minutieuse, vous pouvez obtenir des résultats impressionnants dans un délai raisonnable.une variété de tâches de Machine Learning et de Deep Learning avec Python.
