L'interaction entre la fonction de perte et l'optimiseur dans l'apprentissage automatique

Dans l'apprentissage automatique, les fonctions de perte et les optimiseurs sont des éléments clés dans l'amélioration des performances du modèle. La fonction de perte mesure la différence entre la sortie prévue du modèle et la sortie réelle, et l'optimiseur minimise la fonction de perte en ajustant les paramètres du modèle. Cet article explorera la relation étroite entre les fonctions de perte et les optimiseurs.

Fonction de perte

La fonction de perte, également connue sous le nom de fonction de coût, est une méthode utilisée pour mesurer l'exactitude de la prédiction du modèle. Il évalue les performances du modèle en calculant la différence entre le résultat prévu et le résultat réel pour chaque échantillon d'apprentissage. Lors de la formation d'un modèle d'apprentissage automatique, notre objectif est de minimiser la fonction de perte. En minimisant la fonction de perte, nous pouvons effectivement trouver l’ensemble optimal de paramètres qui produit les prédictions les plus précises.

Voici 3 fonctions de perte couramment utilisées :

Erreur quadratique moyenne (MSE)

MSE est une fonction de perte couramment utilisée pour les problèmes de régression. Il calcule la différence quadratique moyenne entre la sortie prévue et la sortie réelle.

Cette fonction de perte est très sensible aux valeurs aberrantes, c'est-à-dire qu'un petit nombre d'erreurs importantes peuvent grandement affecter la valeur globale de la perte. Malgré cela, MSE reste populaire car il est différenciable et efficace sur le plan informatique.

Erreur absolue moyenne (MAE)

MAE est une fonction de perte couramment utilisée pour les problèmes de régression qui mesure la différence absolue moyenne entre la valeur prédite et la valeur vraie. Comparé au MSE, le MAE est moins sensible aux valeurs aberrantes.

Entropie croisée

La perte d'entropie croisée est une fonction de perte largement utilisée dans les problèmes de classification. Il mesure la différence entre la distribution de probabilité prédite et la distribution de probabilité réelle. Cette fonction de perte est particulièrement utile lorsque les classes sont déséquilibrées, car elle peut aider à équilibrer les erreurs produites sur les différentes classes. En fonction des données, l'entropie croisée binaire ou l'entropie croisée catégorielle peuvent également être utilisées.

Optimiseur

Une fois la fonction de perte définie, un optimiseur est utilisé pour ajuster les paramètres du modèle afin de minimiser la fonction de perte. Il convient également de mentionner que ces optimiseurs peuvent être affinés avec différents paramètres ou hyperparamètres tels que le taux d'apprentissage, l'élan, le taux de décroissance, etc.

De plus, ces optimiseurs peuvent être combinés avec différentes techniques telles que la planification du taux d'apprentissage, ce qui contribue à améliorer encore les performances du modèle.

Voici les trois optimiseurs les plus couramment utilisés :

Decente de gradient

La descente de gradient est l'un des optimiseurs les plus largement utilisés. Il ajuste les paramètres du modèle en prenant la dérivée de la fonction de perte par rapport aux paramètres et en mettant à jour les paramètres dans le sens du gradient négatif. La descente de gradient est simple à mettre en œuvre, mais converge lentement lorsque la fonction de perte possède de nombreux minima locaux.

Stochastic Gradient Descent (SGD)

SGD est une extension de la descente de gradient. Il met à jour les paramètres du modèle après chaque échantillon d'apprentissage, plutôt qu'après chaque époque. Cela rend la convergence plus rapide, mais rend également le processus d'optimisation plus instable. La descente de gradient stochastique est souvent utilisée pour les problèmes liés à de grandes quantités de données.

Adam

Adam est un optimiseur qui combine les avantages de la descente de gradient et du SGD. Il utilise les premier et deuxième moments du gradient pour ajuster de manière adaptative le taux d'apprentissage. Adam est souvent considéré comme l’un des meilleurs optimiseurs pour le deep learning. L'optimiseur Adam est généralement un bon choix pour les problèmes comportant un grand nombre de paramètres.

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