Résolution des problèmes de convergence lors de l'entraînement des modèles

Ce guide de dépannage vous aide à diagnostiquer et résoudre les problèmes courants de convergence qui peuvent survenir lors de l'entraînement de modèles de vision par ordinateur. Il couvre les symptômes typiques, leurs causes probables et propose des solutions pratiques.

Symptômes courants de problèmes de convergence

• Perte qui stagne - La fonction de perte cesse de diminuer après quelques époques
• Perte qui fluctue fortement - Variations importantes de la perte entre les lots ou époques
• Perte qui explose - Valeurs de perte qui augmentent soudainement de façon dramatique
• Perte qui diminue très lentement - Progrès minimal malgré de nombreuses époques
• NaN (Not a Number) - La perte devient NaN pendant l'entraînement
• Performances médiocres - Le modèle s'entraîne mais avec des performances bien inférieures aux attentes

Diagnostic et solutions par catégorie de problèmes

1. Problèmes liés aux données

Symptôme: Faible performance ou stagnation précoce

Causes potentielles

• Données insuffisantes - Trop peu d'exemples pour généraliser
• Données déséquilibrées - Certaines classes sont sous-représentées
• Annotations incorrectes - Erreurs dans les étiquettes ou boîtes englobantes
• Prétraitement inadéquat - Normalisation manquante ou incorrecte
• Variabilité limitée - Données trop similaires ne couvrant pas l'espace du problème

Solutions

1. Augmentez la taille du dataset
2. Collectez plus d'images si possible
3. Utilisez l'augmentation de données (rotation, flip, changements d'éclairage, etc.)

4. Exploitez le transfer learning sur un modèle préentraîné

5. Gérez les déséquilibres de classe

6. Utilisez la pondération des classes dans la fonction de perte
7. Appliquez des techniques de sur-échantillonnage/sous-échantillonnage

8. Utilisez des techniques comme SMOTE pour les classes minoritaires

9. Vérifiez vos annotations

10. Examinez un échantillon aléatoire d'annotations pour détecter les erreurs
11. Utilisez l'outil de validation des annotations de Techsolut

12. Corrigez les incohérences dans les styles d'annotation

13. Améliorez le prétraitement

14. Normalisez les images selon les statistiques de votre dataset
15. Vérifiez que les transformations préservent l'information pertinente
16. Standardisez la résolution et les formats d'entrée

2. Problèmes liés aux hyperparamètres

Symptôme: Apprentissage lent, fluctuations importantes ou explosion de gradients

Causes potentielles

• Taux d'apprentissage inapproprié - Trop élevé ou trop faible
• Taille de batch inappropriée - Trop grande ou trop petite
• Mauvaise initialisation des poids - Initialisation inadaptée à l'architecture
• Choix d'optimiseur inadéquat - Optimiseur mal adapté au problème

Solutions

1. Ajustez le taux d'apprentissage
2. Pour une perte qui stagne: augmentez légèrement le taux d'apprentissage
3. Pour une perte qui explose ou fluctue: réduisez le taux d'apprentissage
4. Utilisez un schedule de taux d'apprentissage (cosine, step, etc.)

5. Essayez la technique du "learning rate finder" pour trouver la valeur optimale

6. Expérimentez avec la taille du batch

7. Augmentez la taille si l'entraînement est instable
8. Réduisez la taille si la généralisation est médiocre

9. Équilibrez les contraintes de mémoire GPU avec la stabilité d'entraînement

10. Modifiez l'initialisation des poids

11. Utilisez des initialisations adaptées comme He ou Xavier/Glorot

12. Assurez-vous que les écarts-types initiaux sont appropriés pour l'architecture

13. Essayez différents optimiseurs

14. Adam: bon choix général pour démarrer
15. SGD avec momentum: souvent meilleure généralisation finale
16. AdamW: Adam avec décroissance de poids adaptée

3. Problèmes liés au modèle

Symptôme: Sous-apprentissage ou sur-apprentissage rapide

Causes potentielles

• Capacité du modèle inadaptée - Trop simple ou trop complexe
• Architecture inappropriée - Structure inadaptée au problème
• Mauvaise régularisation - Trop forte ou trop faible
• Problèmes de gradients - Disparition ou explosion des gradients

Solutions

1. Ajustez la capacité du modèle
2. Si sous-apprentissage: augmentez la profondeur ou largeur du réseau
3. Si sur-apprentissage: réduisez la taille ou ajoutez de la régularisation

4. Essayez différentes architectures ou variantes de taille (S, M, L)

5. Implémentez une régularisation appropriée

6. Ajoutez du dropout (commencez avec 0.1-0.3)
7. Utilisez la régularisation L1 ou L2 (weight decay)
8. Implémentez la batch normalization ou layer normalization

9. Essayez des techniques comme label smoothing

10. Adressez les problèmes de gradient

11. Utilisez des connexions résiduelles (skip connections)
12. Appliquez le gradient clipping pour éviter les explosions
13. Utilisez des fonctions d'activation modernes (SiLU/Swish, Mish)
14. Vérifiez que les gradients ne disparaissent pas avec l'outil de profilage

4. Problèmes liés à la fonction de perte

Symptôme: Performances décevantes malgré une bonne convergence de la perte

Causes potentielles

• Fonction de perte mal alignée - Ne reflète pas bien la métrique d'évaluation
• Perte mal équilibrée - Dans les tâches multi-objectifs
• Fonction de perte instable - Sensible aux valeurs aberrantes

Solutions

1. Choisissez une fonction de perte appropriée
2. Pour la détection d'objets: CIoU ou DIoU au lieu de IoU standard
3. Pour la classification déséquilibrée: Focal Loss au lieu de Cross-Entropy

4. Pour la segmentation: Dice Loss ou Combo Loss (BCE + Dice)

5. Équilibrez les composantes de la perte

6. Ajustez les coefficients dans les pertes composées
7. Normalisez chaque composante pour qu'elles aient des échelles similaires

8. Utilisez l'apprentissage multi-tâches avec incertitude (Uncertainty-based Weighting)

9. Gérez les exemples difficiles

10. Implémentez du hard negative mining
11. Utilisez des techniques de curriculum learning (commencez par des exemples faciles)
12. Appliquez des techniques robustes aux outliers (Huber Loss, etc.)

5. Problèmes techniques et matériels

Symptôme: Erreurs inattendues, comportement incohérent, crashs

Causes potentielles

• Problèmes GPU/mémoire - Dépassements de mémoire ou calculs incohérents
• Bugs logiciels - Erreurs dans le code ou les bibliothèques
• Précision numérique - Issues liées à la précision des calculs flottants

Solutions

1. Optimisez l'utilisation du GPU
2. Réduisez la taille du batch ou la résolution des images
3. Utilisez la précision mixte (mixed precision training)
4. Monitoring de la mémoire GPU pendant l'entraînement

5. Évitez les fuites mémoire en libérant les tenseurs inutilisés

6. Vérifiez votre code

7. Examinez les shapes des tenseurs aux points critiques
8. Assurez-vous que les preprocessing sont correctement appliqués

9. Confirmez la compatibilité des versions des bibliothèques

10. Adressez les problèmes numériques

11. Évitez les divisions par zéro et les logarithmes de nombres négatifs
12. Ajoutez de petites constantes (epsilon) aux dénominateurs
13. Utilisez des opérations numériquement stables (log_softmax vs log(softmax))

Workflows de diagnostic recommandés

Pour la stagnation précoce

1. Vérifiez la qualité et quantité des données d'abord
2. Essayez un taux d'apprentissage plus élevé
3. Vérifiez que le modèle a une capacité suffisante
4. Inspectez visuellement les prédictions sur le dataset d'entraînement

Pour les pertes qui explosent (NaN)

1. Réduisez drastiquement le taux d'apprentissage
2. Implémentez le gradient clipping
3. Vérifiez les valeurs extrêmes dans vos données
4. Assurez-vous que la normalisation est correctement appliquée

Pour l'instabilité (fluctuations importantes)

1. Augmentez la taille du batch
2. Réduisez le taux d'apprentissage
3. Essayez un optimiseur plus robuste comme AdamW
4. Implémentez l'Exponential Moving Average (EMA) des poids

Pour le sur-apprentissage rapide

1. Augmentez la régularisation (dropout, weight decay)
2. Réduisez la capacité du modèle
3. Ajoutez plus de données ou utilisez plus d'augmentation
4. Arrêtez l'entraînement plus tôt (early stopping)

Outils de diagnostic Techsolut

Utilisez les outils intégrés à la plateforme pour diagnostiquer efficacement vos problèmes :

Visualisation des gradients

1. Accédez à l'onglet "Diagnostics" de votre entraînement
2. Sélectionnez "Analyse des gradients"
3. Examinez la distribution des gradients par couche
4. Recherchez des signes de disparition/explosion des gradients

Suivi des activations

1. Activez le suivi des activations dans les paramètres d'entraînement
2. Observez la distribution des valeurs d'activation par couche
3. Vérifiez que les activations ne saturent pas (trop de 0 ou de valeurs extrêmes)

Analyse des exemples problématiques

1. Utilisez la fonctionnalité "Exemples difficiles"
2. Identifiez les images qui génèrent des pertes élevées
3. Recherchez des patterns communs parmi ces exemples
4. Corrigez les annotations ou augmentez le nombre d'exemples similaires

Conclusion

Les problèmes de convergence sont souvent multi-factoriels et peuvent nécessiter plusieurs ajustements simultanés. Gardez une approche systématique et modifiez un paramètre à la fois pour bien comprendre son impact. Documentez vos expériences dans la section "Notes d'expérience" de Techsolut pour garder une trace de vos essais.

Si vous rencontrez des problèmes persistants malgré ces conseils, n'hésitez pas à contacter notre équipe de support technique qui pourra analyser plus en détail votre cas spécifique.