L'entraînement d'un modèle de Deep Learning est une étape cruciale qui nécessite une attention particulière aux hyperparamètres. Ces paramètres influencent non seulement la performance finale du modèle mais aussi le délai d'entraînement, les ressources machines nécessaires et la taille du fichier de modèle. Dans cet article, nous allons explorer les principaux hyperparamètres d'entraînement et leur impact sur différents aspects du processus d'apprentissage.

Hyperparamètres d'Entraînement

1. Taux d'Apprentissage (Learning Rate)

Définition : Le taux d'apprentissage contrôle la vitesse à laquelle le modèle ajuste ses poids pendant l'entraînement.

• Impact sur le délai d'entraînement :
  • Taux d'apprentissage élevé : Permet des mises à jour rapides des poids, ce qui peut accélérer l'entraînement. Cependant, cela risque de rendre l'entraînement instable et de ne pas converger vers une solution optimale.
  • Taux d'apprentissage faible : Assure une convergence plus stable, mais l'entraînement peut prendre beaucoup plus de temps car les mises à jour sont plus petites.
• Impact sur les ressources machines : Un taux d'apprentissage plus élevé peut nécessiter des ajustements plus fréquents des poids, ce qui peut augmenter l'utilisation de la mémoire et du processeur à court terme. Cependant, en cas de convergence rapide, les ressources peuvent être libérées plus tôt.
• Impact sur la taille du fichier de modèle : Le taux d'apprentissage n'affecte pas directement la taille du fichier du modèle, mais un entraînement plus long avec un faible taux d'apprentissage peut entraîner des fichiers de points de contrôle (checkpoints) plus nombreux et volumineux.

2. Taille du Lot (Batch Size)

Définition : La taille du lot est le nombre d'échantillons de données que le modèle traite avant de mettre à jour ses poids.

• Impact sur le délai d'entraînement :
  • Petite taille de lot : Plus de mises à jour de poids par époque, ce qui peut ralentir l'entraînement mais souvent améliorer la généralisation.
  • Grande taille de lot : Moins de mises à jour par époque, ce qui peut accélérer l'entraînement mais risque de conduire à une mauvaise généralisation.
• Impact sur les ressources machines :
  • Petite taille de lot : Moins de mémoire nécessaire, permettant l'entraînement sur des GPU avec moins de mémoire.
  • Grande taille de lot : Nécessite plus de mémoire GPU/CPU, ce qui peut limiter la taille maximale du lot en fonction des ressources disponibles.
• Impact sur la taille du fichier de modèle : La taille du lot n'affecte pas directement la taille du fichier de modèle, mais des tailles de lots différentes peuvent influencer le nombre d'époques nécessaires pour converger.

3. Nombre d'Époques (Epochs)

Définition : Une époque correspond à un passage complet sur l'ensemble des données d'entraînement.

• Impact sur le délai d'entraînement : Plus le nombre d'époques est élevé, plus l'entraînement prend du temps. Cependant, trop peu d'époques peuvent entraîner un sous-apprentissage.
• Impact sur les ressources machines :
  • Plus d'époques : Utilisation prolongée des ressources machines, ce qui augmente le coût et le temps d'utilisation des GPU/CPU.
  • Moins d'époques : Utilisation plus courte des ressources, mais risque de sous-apprentissage si le modèle n'a pas suffisamment appris.
• Impact sur la taille du fichier de modèle : Le nombre d'époques affecte indirectement la taille du fichier de modèle à travers les checkpoints. Plus d'époques peuvent entraîner plus de points de contrôle enregistrés, augmentant ainsi la taille de stockage.

4. Fonction de Perte (Loss Function)

Définition : La fonction de perte mesure la différence entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles, et guide l'optimisation des poids du modèle.

• Impact sur le délai d'entraînement :
  • Certaines fonctions de perte peuvent converger plus rapidement que d'autres en fonction de la nature des données et de la tâche.
  • Par exemple, la Cross-Entropy pour la classification peut être plus rapide à converger que la MSE pour certaines tâches de régression.