«Itération»
Dans le contexte des réseaux de neurones artificiels, une itération représente une étape unique dans le processus d’apprentissage du modèle. Plus précisément :
- Définition : Une itération correspond à une mise à jour des paramètres du modèle basée sur le traitement d’un batch (lot) de données12.
- Processus : Lors d’une itération, le réseau effectue les étapes suivantes :
- Distinction avec l’époque : Une itération traite un seul batch, tandis qu’une époque implique le traitement de l’ensemble complet des données d’entraînement14.
- Objectif : Chaque itération vise à rapprocher progressivement la sortie du réseau de la solution correcte3.
- Optimisation : L’algorithme de descente de gradient utilise les itérations pour affiner les prédictions et minimiser l’erreur du modèle5.
- Hyperparamètre associé : Le taux d’apprentissage influence le nombre d’itérations nécessaires pour atteindre la convergence du modèle6.
En résumé, les itérations sont les étapes fondamentales par lesquelles un réseau de neurones apprend et s’améliore progressivement, en ajustant ses paramètres de manière répétée sur des sous-ensembles de données d’entraînement.
Sources : perplexity.ai
«Epoch»
Dans le contexte des réseaux de neurones artificiels, une epoch (ou époque) représente un passage complet de l’ensemble des données d’entraînement à travers l’algorithme d’apprentissage. Plus précisément :
Définition
Une epoch est terminée lorsque tous les échantillons du jeu de données d’entraînement ont été exposés au réseau de neurones une fois, comprenant à la fois une passe en avant (propagation) et en arrière (rétropropagation)13.
Rôle dans l’apprentissage
Les epochs jouent un rôle crucial dans la formation des réseaux de neurones :
- Optimisation du modèle : Elles permettent d’ajuster itérativement les paramètres du réseau pour minimiser l’erreur de prédiction.
- Hyperparamètre clé : Le nombre d’epochs est un hyperparamètre important qui influence la vitesse et la qualité de l’apprentissage1.
- Équilibre apprentissage-généralisation : Un nombre approprié d’epochs aide à éviter le sous-ajustement (underfitting) ou le surajustement (overfitting)3.
Considérations pratiques
- Choix du nombre d’epochs : Il n’existe pas de règle universelle. Le nombre optimal dépend du problème spécifique et nécessite souvent une expérimentation3.
- Early stopping : Cette technique consiste à surveiller les performances sur un ensemble de validation et à arrêter l’entraînement lorsqu’elles commencent à se dégrader, évitant ainsi le surajustement7.
- Relation avec les itérations : Une epoch est composée de plusieurs itérations, chaque itération correspondant au traitement d’un batch (lot) de données4.
En résumé, les epochs sont fondamentales dans l’entraînement des réseaux de neurones, permettant d’affiner progressivement le modèle tout en cherchant un équilibre entre apprentissage et généralisation.
Sources : perplexity.ai
«Batch»
Dans le contexte des réseaux de neurones artificiels, un batch (ou lot) est un sous-ensemble des données d’entraînement utilisé pour une seule itération de mise à jour des paramètres du modèle. Voici les aspects clés du concept de batch :
Définition et rôle
Un batch est un groupe d’échantillons traités simultanément par le réseau neural. Il joue un rôle crucial dans le processus d’apprentissage :
- Il permet d’optimiser l’utilisation des ressources de calcul en traitant plusieurs exemples à la fois.
- Il contribue à stabiliser le processus d’apprentissage en moyennant les gradients sur plusieurs exemples.
Caractéristiques importantes
- Taille du batch : C’est un hyperparamètre crucial qui influence la vitesse d’apprentissage et la généralisation du modèle4.
- Impact sur l’entraînement : La taille du batch affecte la dynamique de l’apprentissage, influençant à la fois la vitesse et la précision des mises à jour des poids3.
- Normalisation par batch : Cette technique, appliquée au niveau des batchs, améliore la stabilité et la vitesse de l’entraînement en normalisant les activations au sein de chaque lot12.
Considérations pratiques
- Un batch size de 32 ou 64 est souvent recommandé comme point de départ3.
- Le choix de la taille du batch dépend de facteurs tels que l’architecture du réseau, la taille du dataset et les ressources matérielles disponibles4.
- L’utilisation de batchs permet d’implémenter des techniques comme la normalisation par lots, qui améliore la convergence et la généralisation du modèle12.
En résumé, le concept de batch est fondamental dans l’entraînement des réseaux de neurones, influençant significativement l’efficacité et les performances du processus d’apprentissage.
Sources : perplexity.ai