Configuration des Paramètres d'Entraînement

La configuration correcte des paramètres d'entraînement est essentielle pour obtenir des modèles performants adaptés à vos besoins spécifiques.

Paramètres de base

• Nombre d'époques : Nombre de fois que l'algorithme parcourt l'ensemble du jeu de données. Une valeur typique est entre 50 et 200 époques.
• Taille du lot (batch size) : Nombre d'échantillons traités avant la mise à jour des paramètres du modèle. Des valeurs courantes sont 8, 16, 32 ou 64.
• Taux d'apprentissage : Contrôle la vitesse à laquelle le modèle s'adapte aux données. Des valeurs typiques sont 0.001, 0.0001.

Paramètres avancés

• Augmentation de données : Techniques pour augmenter artificiellement la diversité des données d'entraînement.
• Stratégies d'optimisation : Choix de l'algorithme d'optimisation (SGD, Adam, etc.).
• Fonction de perte : Définit comment mesurer l'erreur de prédiction du modèle.
• Transfert d'apprentissage : Utilisation de modèles pré-entraînés comme point de départ.

Recommandations

Pour les débutants, nous recommandons de commencer avec :

• 50 époques
• Un batch size de 16
• Un taux d'apprentissage de 0.001
• L'optimiseur Adam
• L'augmentation de données de base (rotation, zoom, flip)

Ajustez ensuite ces paramètres en fonction des performances observées sur votre jeu de validation.