La taille des lots, l’époque et la taille de l’ensemble de données sont en effet des aspects cruciaux de l’apprentissage automatique et sont communément appelés hyperparamètres. Pour comprendre ce concept, examinons chaque terme individuellement.
Taille du lot:
La taille du lot est un hyperparamètre qui définit le nombre d'échantillons traités avant que les poids du modèle ne soient mis à jour pendant l'entraînement. Il joue un rôle important dans la détermination de la vitesse et de la stabilité du processus d’apprentissage. Une taille de lot plus petite permet davantage de mises à jour des pondérations du modèle, conduisant à une convergence plus rapide. Cependant, cela peut également introduire du bruit dans le processus d’apprentissage. D’un autre côté, une taille de lot plus grande fournit une estimation plus stable du gradient mais peut ralentir le processus de formation.
Par exemple, dans la descente de gradient stochastique (SGD), une taille de lot de 1 est appelée SGD pure, où le modèle met à jour ses poids après avoir traité chaque échantillon individuel. À l’inverse, une taille de lot égale à la taille de l’ensemble de données d’entraînement est appelée descente de gradient par lots, où le modèle met à jour ses pondérations une fois par époque.
Époque:
Une époque est un autre hyperparamètre qui définit le nombre de fois où l'ensemble de données est transmis en avant et en arrière via le réseau neuronal pendant l'entraînement. Entraîner un modèle pour plusieurs époques lui permet d'apprendre des modèles complexes dans les données en ajustant ses pondérations de manière itérative. Cependant, un entraînement sur trop d'époques peut conduire à un surajustement, dans lequel le modèle fonctionne bien sur les données d'entraînement mais ne parvient pas à se généraliser à des données invisibles.
Par exemple, si un ensemble de données se compose de 1,000 10 échantillons et que le modèle est entraîné pendant 10 époques, cela signifie que le modèle a vu l'intégralité de l'ensemble de données XNUMX fois au cours du processus d'entraînement.
Taille de l'ensemble de données :
La taille de l'ensemble de données fait référence au nombre d'échantillons disponibles pour entraîner le modèle d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un facteur critique qui a un impact direct sur les performances et la capacité de généralisation du modèle. Un ensemble de données plus grand conduit souvent à de meilleures performances du modèle, car il fournit des exemples plus diversifiés dont le modèle peut tirer des leçons. Cependant, travailler avec de grands ensembles de données peut également augmenter les ressources de calcul et le temps requis pour la formation.
En pratique, il est essentiel de trouver un équilibre entre la taille de l’ensemble de données et la complexité du modèle pour éviter le surajustement ou le sous-apprentissage. Des techniques telles que l’augmentation et la régularisation des données peuvent être utilisées pour tirer le meilleur parti d’ensembles de données limités.
La taille du lot, l'époque et la taille de l'ensemble de données sont tous des hyperparamètres de l'apprentissage automatique qui influencent considérablement le processus de formation et les performances finales du modèle. Comprendre comment ajuster efficacement ces hyperparamètres est crucial pour créer des modèles d’apprentissage automatique robustes et précis.
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