Le taux d’apprentissage, souvent noté α ou η, est un hyperparamètre crucial dans l’entraînement des réseaux de neurones artificiels. Il détermine l’ampleur des ajustements apportés aux poids du réseau lors de chaque itération du processus d’apprentissage.
Rôle et importance
- Contrôle de la vitesse d’apprentissage : Le taux d’apprentissage influence la rapidité avec laquelle le modèle apprend à partir des données12.
- Impact sur la convergence : Il affecte directement la vitesse et la stabilité de la convergence du modèle vers une solution optimale24.
Effets du choix du taux d’apprentissage
- Taux élevé : Peut conduire à une convergence rapide mais risque de dépasser la solution optimale, entraînant une instabilité ou une divergence24.
- Taux faible : Assure des mises à jour plus précises mais peut ralentir considérablement l’apprentissage et risquer de rester bloqué dans des minima locaux24.
Techniques d’optimisation
- Taux adaptatif : Des méthodes comme Adam ajustent dynamiquement le taux d’apprentissage en fonction des gradients1.
- Planification du taux : Diminution progressive du taux au fil du temps pour affiner les performances du modèle4.
- Taux cycliques : Variation périodique du taux pour échapper aux minima locaux4.
Le choix du taux d’apprentissage optimal est un défi majeur, nécessitant souvent une expérimentation pour trouver l’équilibre entre vitesse d’apprentissage et stabilité du modèle.
Source : perplexity.ai