Méthode hyperparamétrique pour optimiser le modèle Transformer

Les modèles de transformateurs sont très sensibles aux valeurs des hyperparamètres, ce qui signifie que de petits changements d'hyperparamètres peuvent affecter de manière significative les performances du modèle. Par conséquent, régler les hyperparamètres du modèle Transformer pour obtenir les meilleures performances sur une tâche spécifique est une tâche difficile.

Une façon d'ajuster les hyperparamètres du modèle Transformer consiste à utiliser le processus d'optimisation des hyperparamètres. L'optimisation des hyperparamètres implique la recherche systématique de combinaisons de valeurs d'hyperparamètres qui permettent d'obtenir les meilleures performances sur l'ensemble de validation. La recherche par grille, la recherche aléatoire et l'optimisation bayésienne sont plusieurs méthodes d'optimisation d'hyperparamètres couramment utilisées. Cependant, ces méthodes sont souvent longues et gourmandes en calculs. Par conséquent, les contraintes de coût en temps et de ressources de calcul doivent être prises en compte lors du choix d’une méthode d’optimisation des hyperparamètres.

Grid Search

Grid Search est une méthode d'optimisation d'hyperparamètres qui nécessite de spécifier une grille de valeurs d'hyperparamètres ainsi que de former et d'évaluer le modèle pour chaque ensemble de valeurs.

Par exemple, si nous souhaitons ajuster le taux d'apprentissage et la taille du lot du modèle Transformer, nous pouvons choisir les meilleures valeurs d'hyperparamètres grâce à la recherche par grille. Supposons que nous définissions le taux d'apprentissage sur 0,01, 0,1 et 1,0 et la taille du lot sur 16, 32 et 64. En entraînant et en évaluant toutes les combinaisons possibles, nous obtiendrons 9 modèles différents (3 taux d'apprentissage x 3 tailles de lots). De cette manière, nous pouvons comparer l'impact de différentes combinaisons d'hyperparamètres sur les performances du modèle et sélectionner les valeurs d'hyperparamètres optimales pour améliorer la précision et les performances du modèle.

Ensuite, le modèle qui fonctionne le mieux sur l'ensemble de validation est sélectionné comme meilleur modèle et le modèle final est entraîné sur l'ensemble d'entraînement complet en utilisant les valeurs d'hyperparamètres correspondantes.

La recherche sur grille peut être une méthode efficace pour l'optimisation des hyperparamètres, mais elle nécessite beaucoup de calculs car elle implique la formation et l'évaluation d'un grand nombre de modèles. De plus, il peut être difficile de spécifier une grille appropriée de valeurs d'hyperparamètres, car les valeurs optimales peuvent dépendre de la tâche et de l'ensemble de données spécifiques.

Recherche aléatoire

La recherche aléatoire est une autre méthode d'optimisation d'hyperparamètres qui consiste à échantillonner des combinaisons aléatoires de valeurs d'hyperparamètres et à évaluer le modèle correspondant sur l'ensemble de validation.

Contrairement à la recherche par grille qui évalue un ensemble fixe de combinaisons d'hyperparamètres, la recherche aléatoire permet à la recherche de couvrir une plage plus large de valeurs d'hyperparamètres car elle ne repose pas sur une grille prédéfinie. Ceci est particulièrement utile lorsque les valeurs optimales des hyperparamètres ne sont pas connues à l'avance et peuvent sortir de la plage de valeurs spécifiées dans la grille.

Pour effectuer une recherche aléatoire, nous définissons d'abord une distribution pour chaque hyperparamètre, comme une distribution uniforme ou une distribution normale. Nous tirons ensuite des combinaisons aléatoires de valeurs d'hyperparamètres à partir de ces distributions et formons et évaluons des modèles pour chaque combinaison. Le processus est répété un nombre fixe de fois et le modèle qui fonctionne le mieux sur l'ensemble de validation est sélectionné comme meilleur modèle.

La recherche aléatoire est une méthode d'optimisation d'hyperparamètres plus efficace que la recherche par grille car elle ne nécessite pas de formation et d'évaluation d'autant de modèles. Cependant, il n'est pas facile de trouver des valeurs d'hyperparamètres optimales par rapport à des méthodes plus complexes telles que la recherche par grille ou l'optimisation bayésienne.

Optimisation bayésienne

L'optimisation bayésienne est une méthode d'optimisation d'hyperparamètres basée sur les principes statistiques bayésiens. Il s'agit d'un processus itératif qui consiste à construire un modèle probabiliste de la fonction objectif basé sur les valeurs d'hyperparamètres qui ont été évaluées jusqu'à présent (par exemple, perte de validation pour un modèle d'apprentissage automatique). Le modèle est ensuite utilisé pour sélectionner le prochain ensemble de valeurs d'hyperparamètres à évaluer, dans le but de trouver la combinaison de valeurs qui minimise la fonction objectif.

Un avantage clé de l'optimisation bayésienne est qu'elle peut intégrer des connaissances préalables sur la fonction objectif grâce à l'utilisation de modèles probabilistes, ce qui peut la rendre plus efficace pour trouver la fonction optimale par rapport à d'autres méthodes telles que la recherche aléatoire ou la recherche par grille. .Excellente solution. Il peut également gérer les contraintes sur les valeurs des hyperparamètres et peut être utilisé pour optimiser des fonctions objectives coûteuses à évaluer, telles que celles nécessaires à la formation de modèles d'apprentissage automatique.

Cependant, l'optimisation bayésienne nécessite plus de calculs que les autres méthodes car elle implique la construction et la mise à jour d'un modèle probabiliste à chaque itération. Cela peut également être plus difficile à mettre en œuvre, car cela nécessite de spécifier un modèle probabiliste et de sélectionner des hyperparamètres pour le processus d'optimisation lui-même.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode d'apprentissage automatique qui implique qu'un agent apprend à prendre des mesures dans un environnement pour maximiser les signaux de récompense. Il a été utilisé pour optimiser divers aspects des systèmes d’apprentissage automatique, notamment les hyperparamètres.

Dans le contexte de l'optimisation des hyperparamètres, l'apprentissage par renforcement peut être utilisé pour apprendre une politique qui mappe un ensemble d'hyperparamètres à des actions (par exemple, entraîner un modèle d'apprentissage automatique à l'aide de ces hyperparamètres). L'agent peut alors apprendre à ajuster les hyperparamètres en fonction des performances du modèle afin de maximiser le signal de récompense lié aux performances du modèle.

L'apprentissage par renforcement a été appliqué à l'optimisation des hyperparamètres de divers types de modèles d'apprentissage automatique. En principe, il peut également être appliqué à l’optimisation des hyperparamètres du modèle Transformer.

Cependant, l'optimisation des hyperparamètres basée sur l'apprentissage par renforcement peut être difficile à mettre en œuvre et nécessite de grandes quantités de données et de calculs pour être efficace. De plus, l’apprentissage par renforcement est sensible au choix de la fonction de récompense et est sujet au surapprentissage. Par conséquent, l’optimisation des hyperparamètres basée sur l’apprentissage par renforcement n’est pas aussi largement utilisée que d’autres méthodes.

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