18.16. Rétropropagation et formation des réseaux de neurones : apprentissage par transfert
La formation des réseaux de neurones est un processus complexe qui implique plusieurs étapes et techniques. L'une des techniques fondamentales de formation des réseaux de neurones profonds est la rétropropagation, qui est la méthode par laquelle les réseaux de neurones apprennent de leurs erreurs et ajustent leurs pondérations pour améliorer les performances. De plus, l'apprentissage par transfert constitue une approche puissante pour améliorer la formation des réseaux de neurones, en particulier lorsque les données sont rares ou que les ressources informatiques sont limitées.
Rétropropagation
La rétropropagation est un algorithme utilisé pour entraîner des réseaux de neurones qui utilise la règle de chaîne pour calculer le gradient de la fonction de coût par rapport à chaque poids du réseau. Le processus commence par une transmission directe, où les données d'entrée sont transmises à travers le réseau pour générer une sortie. Le résultat est ensuite comparé à la valeur attendue et la différence entre les deux (l'erreur) est calculée à l'aide d'une fonction de coût telle que l'entropie croisée ou l'erreur quadratique moyenne.
Après avoir calculé l'erreur, la rétropropagation commence la propagation vers l'arrière (passage vers l'arrière). Lors de la propagation vers l'arrière, le gradient d'erreur se propage à travers le réseau, couche par couche, en commençant à la sortie et en se déplaçant vers l'entrée. Dans chaque couche, le gradient d’erreur est utilisé pour mettre à jour les poids et biais, dans le but de minimiser la fonction de coût. Ce processus est répété pendant de nombreuses itérations, ou époques, jusqu'à ce que le réseau neuronal atteigne des performances satisfaisantes.
Apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert est une technique qui consiste à réutiliser un réseau neuronal pré-entraîné sur une tâche pour une nouvelle tâche connexe. Cette méthode est particulièrement utile lorsque vous disposez d'un ensemble de données limité pour la nouvelle tâche ou lorsque vous souhaitez économiser du temps et des ressources de calcul. Plutôt que de former un réseau neuronal à partir de zéro, les poids d'un réseau formé sur une tâche vaste et bien établie (telle que la classification d'images dans ImageNet) sont utilisés comme point de départ pour la nouvelle tâche.
Il existe deux approches courantes du transfert d'apprentissage :
- Extraction de fonctionnalités : dans cette méthode, les couches initiales du réseau pré-entraîné restent figées et seules les dernières couches sont entraînées avec les nouvelles données. Les couches initiales agissent comme des extracteurs de fonctionnalités génériques, tandis que les couches finales sont optimisées pour la nouvelle tâche spécifique.
- Réglage précis : dans ce cas, le réseau pré-entraîné est utilisé comme point de départ, mais la totalité ou la plupart des couches sont recyclées avec les nouvelles données. Cela permet au réseau d'ajuster les fonctionnalités apprises à la nouvelle tâche, ce qui peut être bénéfique si la nouvelle tâche est très différente de la tâche d'origine.
L'apprentissage par transfert peut être extrêmement efficace, car le réseau neuronal possède déjà des connaissances préalables et a donc besoin de moins de données pour apprendre les spécificités de la nouvelle tâche. De plus, la convergence est généralement plus rapide que la formation d'un réseau à partir de zéro.
Implémentation avec Python
En Python, des bibliothèques telles que TensorFlow et PyTorch facilitent la mise en œuvre de la rétropropagation et de l'apprentissage par transfert. Ces bibliothèques sont livrées avec des modèles et des fonctions pré-entraînés qui automatisent la propagation vers l'avant et vers l'arrière, rendant ainsi le processus d'entraînement des réseaux neuronaux plus accessible.
Pour mettre en œuvre l'apprentissage par transfert, vous chargez généralement un modèle pré-entraîné fourni par la bibliothèque, modifiez les couches finales selon les besoins de la nouvelle tâche et entraînez le réseau avec les nouvelles données. Pendant la formation, vous pouvez choisir de figer les couches initiales ou d'affiner l'ensemble du réseau.
Conclusion
La rétropropagation est au cœur de la formation des réseaux neuronaux, permettant aux réseaux d'apprendre de leurs erreurs et de s'améliorer continuellement. Le transfert d’apprentissage, quant à lui, est une technique puissante qui exploite les connaissances acquises dans une tâche pour les appliquer à une autre, économisant ainsi du temps et des ressources. En combinant ces deux techniques, il est possible de former les réseaux de neurones de manière plus efficace et efficiente, ce qui est essentiel dans un domaine qui évolue aussi rapidement que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond.
Dans un cours en ligne sur le Machine Learning et le Deep Learning avec Python, il est essentiel d'aborder ces sujets en détail, en fournissant des exemples pratiques et des conseils sur la façon de mettre en œuvre ces techniques dans des projets réels. Avec une solide compréhension de la rétropropagation et du transfert d’apprentissage, les étudiants seront bien équipés pour relever les défis de la formation.optimiser les réseaux de neurones et tirer le meilleur parti du potentiel de l'apprentissage automatique.
