Dans l’apprentissage automatique (ML), le taux d’apprentissage est un hyperparamètre qui détermine la taille du pas de mise à jour des paramètres du modèle pendant la formation. Il s’agit d’un facteur critique dans le processus d’optimisation et peut avoir un impact significatif sur les performances du modèle.

La taille des étapes effectuées par la méthode d’optimisation pour mettre à jour les paramètres du modèle est déterminée par le taux d’apprentissage, qui est généralement choisi avant le début de la formation. Si le taux d’apprentissage est trop élevé, les paramètres du modèle peuvent être mis à jour trop rapidement, ce qui peut l’amener à dépasser la solution idéale et à présenter un comportement instable ou oscillatoire. Si le taux d'apprentissage est trop faible, les paramètres du modèle peuvent être mis à jour trop lentement, ce qui peut entraver la convergence et nécessiter davantage d'itérations d'entraînement pour obtenir des résultats optimaux.

Comment déterminer le taux d’apprentissage d’un modèle d’apprentissage automatique ?

Déterminer le taux d’apprentissage idéal pour un modèle et un ensemble de données particuliers peut être difficile, et le processus implique souvent des essais et des erreurs. Une approche typique consiste à essayer différents taux d’apprentissage et à évaluer les performances du modèle à chaque étape pour trouver le meilleur taux d’apprentissage. En ajustant dynamiquement le taux d’apprentissage pendant la formation à l’aide de stratégies telles que la planification du taux d’apprentissage, la convergence et l’optimisation du modèle peuvent être améliorées.

Le choix de la bonne valeur peut avoir un impact significatif sur les performances et la convergence de votre modèle, ce qui fait du taux d’apprentissage un hyperparamètre critique dans l’apprentissage automatique.

Références

【1】https://encord.com/glossary/learning-rate-definition/