18.7. Rétropropagation et formation des réseaux de neurones : impulsion et autres méthodes d'optimisation
La formation aux réseaux neuronaux est un élément essentiel du développement de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. L’algorithme de rétropropagation est fondamental pour l’apprentissage des réseaux de neurones, car c’est grâce à lui que le réseau peut apprendre de ses erreurs. Cependant, l’efficacité du processus de formation peut être considérablement améliorée en utilisant des méthodes d’optimisation avancées telles que Momentum, entre autres. Explorons ces concepts en détail.
Rétropropagation : le cœur de l'apprentissage des réseaux neuronaux
La rétropropagation est une méthode utilisée pour calculer le gradient de la fonction de perte par rapport à chaque poids du réseau neuronal. Le processus implique deux passages à travers le réseau : un passage vers l'avant, où les entrées sont traitées par les couches pour générer une sortie, et un passage vers l'arrière, où le gradient de la fonction de perte est calculé et propagé. poids.
Lors du passage direct, les données d'entrée sont introduites dans le réseau et les activations de chaque couche sont calculées séquentiellement jusqu'à ce que la sortie finale soit obtenue. Si le résultat ne correspond pas au résultat attendu, la fonction de perte est utilisée pour quantifier l'erreur.
Dans le passage en arrière, le gradient de la fonction de perte est calculé par rapport à chaque poids, en commençant par la dernière couche et en se déplaçant vers la couche d'entrée. Ce gradient indique comment chaque poids doit être ajusté pour minimiser les erreurs. Les poids sont ensuite mis à jour dans la direction opposée du gradient, un processus appelé descente de gradient.
Momentum : accélération de l'entraînement
La méthode Momentum est une technique qui permet d'accélérer la formation des réseaux de neurones, notamment sur les surfaces d'erreur comportant de nombreux plateaux ou des ravins étroits. Le concept s'inspire de la physique et prend en compte « l'inertie » des poids, leur permettant de se déplacer plus rapidement à travers les plateaux et d'éviter de rester coincés dans des minimums locaux sous-optimaux.
En termes techniques, Momentum modifie la règle de mise à jour du poids en incorporant le changement de poids précédent dans la mise à jour actuelle. Cela se fait en conservant un terme « vitesse » qui est une moyenne pondérée des mises à jour de gradient passées. Le terme d'impulsion est ensuite combiné avec le gradient actuel pour ajuster les poids, qui peuvent être exprimés par la formule suivante :
Où v(t) est la vitesse au temps t, γ est le coefficient de quantité de mouvement, η est le taux d'apprentissage, ∇L(W) est le gradient de la fonction de perte par rapport aux poids, et W sont les poids du réseau.
Autres méthodes d'optimisation
En plus de Momentum, il existe d'autres méthodes d'optimisation qui ont été largement adoptées pour entraîner les réseaux de neurones plus efficacement. Ceux-ci incluent :
- Adagrad : cette méthode adapte le taux d'apprentissage pour chaque paramètre, en le diminuant plus fortement pour les paramètres avec des gradients importants. Il est utile pour traiter des données éparses et pour les paramètres mis à jour à différentes fréquences.
- RMSprop : RMSprop modifie Adagrad pour résoudre son problème de taux d'apprentissage décroissant de façon monotone en divisant le gradient par la racine carrée moyenne des carrés des gradients récents.
- Adam : l'optimiseur Adam combine les idées de Momentum et de RMSprop. En plus de calculer une moyenne pondérée des gradients passés (comme dans Momentum), il maintient également une moyenne pondérée du carré des gradients (comme dans RMSprop).
Ces méthodes d'optimisation sont conçues pour relever les défis de la formation des réseaux de neurones, tels que le choix du taux d'apprentissage et l'accélération de la convergence. Chacun a ses propres avantages et peut être mieux adapté à différents types de problèmes et d'ensembles de données.
Conclusion
La formation efficace des réseaux de neurones est un domaine en constante évolution, avec de nouvelles techniques développées pour surmonter les limites des méthodes existantes. La rétropropagation est le point de départ, mais l'intégration de méthodes d'optimisation telles que Momentum, Adagrad, RMSprop et Adam peut conduire à des améliorations significatives de la vitesse et de la qualité de la formation. Choisir la bonne méthode d'optimisation peut être crucial pour le succès d'un modèle d'apprentissage profond, et la compréhension de ces techniques est essentielle pour quiconque souhaite travailler avec l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond à l'aide de Python.
