Une introduction aux techniques d'optimisation de l'apprentissage automatique

Les techniques d'optimisation en apprentissage automatique visent à améliorer la précision de la prédiction et de la classification en minimisant la fonction de perte ou en maximisant la fonction objectif. Ces algorithmes sont généralement entraînés sur des ensembles de données locaux ou hors ligne afin de minimiser les erreurs. Grâce à l'optimisation, les modèles d'apprentissage automatique peuvent mieux s'adapter aux données et améliorer les performances du modèle.

Cet article présentera la terminologie impliquée dans la technologie d'optimisation et plusieurs techniques d'optimisation courantes.

Introduction à la terminologie

Taux d'apprentissage

Le taux d'apprentissage est un hyperparamètre important dans l'apprentissage automatique, qui détermine la taille de l'étape de mise à jour des paramètres du modèle pendant le processus de formation. Le taux d'apprentissage représente la quantité d'ajustement fin des paramètres à chaque itération. Une sélection appropriée du taux d'apprentissage a un impact important sur la convergence et les performances du modèle et constitue donc un élément essentiel du processus d'optimisation.

Un taux d'apprentissage élevé peut empêcher le modèle de converger de manière stable vers la valeur minimale de la fonction de perte, produisant ainsi des résultats instables. À l’inverse, un faible taux d’apprentissage peut entraîner une convergence lente de l’optimisation ou rester bloqué dans une solution sous-optimale. Ainsi, lors de la formation, le choix du taux d'apprentissage peut être fixe ou ajusté dynamiquement, en fonction de l'algorithme d'optimisation utilisé.

Momentum

Momentum joue un rôle important dans l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Cela permet d'éviter que le processus d'optimisation ne reste bloqué dans les minima locaux et d'accélérer la convergence en calculant une moyenne mobile du gradient et en l'ajoutant à la mise à jour actuelle du gradient. Momentum surmonte également les problèmes d’oscillation, rendant le processus d’optimisation plus fluide.

Algorithme d'optimisation

Gradient Descent

Gradient Descent (GD) est un algorithme d'optimisation de premier ordre utilisé pour rechercher la valeur minimale d'une fonction. Il fonctionne en mettant à jour de manière itérative les paramètres dans le sens du gradient négatif de la fonction de perte par rapport aux paramètres.

Optimisation Momentum

L'optimisation Momentum est un algorithme d'optimisation de premier ordre qui utilise une moyenne mobile de gradients pour mettre à jour les paramètres à chaque itération. L'idée derrière l'optimisation de l'élan est d'accélérer la convergence en ajoutant un terme d'élan à la règle de mise à jour qui capture la direction de la mise à jour précédente.

RMSprop

ajuste le taux d'apprentissage de chaque paramètre en fonction de la moyenne des gradients carrés historiques. RMSprop utilise une moyenne mobile de gradients carrés pour normaliser l'échelle des gradients et empêcher le taux d'apprentissage d'exploser ou de disparaître.

Adam

Adam est un algorithme d'optimisation qui combine les idées d'optimisation de l'élan et de RMSProp. Adam utilise une moyenne mobile exponentielle des premier et deuxième moments du gradient pour ajuster le taux d'apprentissage pour chaque paramètre. L'algorithme maintient deux ensembles de paramètres, la moyenne mobile du gradient (impulsion) et la moyenne mobile du carré du gradient (second moment non central).

Adam est conçu pour fournir une convergence rapide et robuste en combinant les avantages de l'optimisation de l'élan et de RMSProp, et il ne nécessite qu'un ensemble d'hyperparamètres pour contrôler le taux d'apprentissage de tous les paramètres. Cependant, Adam peut être sensible au choix du taux d'apprentissage et du taux de décroissance de la moyenne mobile, en particulier pour les modèles vastes et complexes.

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