Fonctions et méthodes d'optimisation des hyperparamètres

Les hyperparamètres sont des paramètres qui doivent être définis avant d'entraîner le modèle. Ils ne peuvent pas être appris à partir des données d'entraînement et doivent être ajustés manuellement ou déterminés par une recherche automatique. Les hyperparamètres courants incluent le taux d'apprentissage, le coefficient de régularisation, le nombre d'itérations, la taille du lot, etc. Le réglage des hyperparamètres est le processus d’optimisation des performances de l’algorithme et est très important pour améliorer la précision et les performances de l’algorithme.

Le but du réglage des hyperparamètres est de trouver la meilleure combinaison d'hyperparamètres pour améliorer les performances et la précision de l'algorithme. Si le réglage est insuffisant, cela peut entraîner de mauvaises performances de l'algorithme et des problèmes tels qu'un surajustement ou un sous-ajustement. Le réglage peut améliorer la capacité de généralisation du modèle et lui permettre de mieux fonctionner sur de nouvelles données. Il est donc crucial d’ajuster pleinement les hyperparamètres.

Il existe de nombreuses méthodes de réglage des hyperparamètres. Les méthodes courantes incluent la recherche par grille, la recherche aléatoire, l'optimisation bayésienne, etc.

La recherche de grille est la méthode de réglage d'hyperparamètres la plus simple, qui trouve la solution optimale en épuisant de manière exhaustive toutes les combinaisons d'hyperparamètres possibles. Par exemple, s'il y a deux hyperparamètres qui doivent être réglés et que les valeurs possibles pour chaque hyperparamètre sont [0,1, 0,2, 0,3] et [10, 20, 30], alors la recherche dans la grille essaiera 9 combinaisons d'hyperparamètres. sont (0.1,10), (0.1,20), (0.1,30), (0.2,10), (0.2,20), (0.2,30), (0.3,10), (0.3,20), ( 0,3,30). L’inconvénient de la recherche par grille est le coût de calcul élevé. Lorsque le nombre d’hyperparamètres augmente, l’espace de recherche augmente de façon exponentielle et le coût en temps augmente également de manière significative.

La recherche aléatoire est une alternative à la recherche sur grille pour le réglage des hyperparamètres. Il effectue un échantillonnage et un entraînement itératifs en échantillonnant de manière aléatoire un ensemble d'hyperparamètres dans la plage d'hyperparamètres et en entraînant le modèle sous cet ensemble d'hyperparamètres. Enfin, grâce à plusieurs itérations, la combinaison optimale d'hyperparamètres peut être obtenue. Par rapport à la recherche par grille, la recherche aléatoire peut réduire les coûts de calcul. Cependant, en raison de la nature stochastique de la recherche aléatoire, la solution optimale globale peut ne pas être trouvée. Par conséquent, afin d’améliorer les performances de recherche, plusieurs recherches aléatoires peuvent être nécessaires.

L'optimisation bayésienne est une méthode de réglage des hyperparamètres basée sur le théorème de Bayes. Elle construit la distribution postérieure des hyperparamètres grâce à la mise à jour des données de distribution et d'observation antérieures pour trouver la combinaison optimale d'hyperparamètres. L'optimisation bayésienne convient à la recherche d'hyperparamètres de grande dimension et peut trouver rapidement la solution optimale. Cependant, elle nécessite une formation continue du modèle et une mise à jour de la distribution a posteriori pendant le processus de recherche, ce qui entraîne un coût de calcul élevé.

En plus des méthodes ci-dessus, il existe d'autres méthodes de réglage des hyperparamètres, telles que l'algorithme génétique, l'algorithme d'essaim de particules, etc. Dans les applications pratiques, il est généralement nécessaire de sélectionner une méthode de réglage des hyperparamètres appropriée en fonction de circonstances spécifiques.

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