Optimisation des Paramètres d'Entraînement

L'optimisation des paramètres d'entraînement est essentielle pour obtenir des modèles de vision par ordinateur performants. Ce guide vous aide à comprendre et ajuster les paramètres clés.

Paramètres fondamentaux

Taille de lot (Batch Size)

• Définition: Nombre d'échantillons traités avant la mise à jour des paramètres du modèle
• Recommandation:
• Pour les GPU avec mémoire limitée: 4-8
• Pour les GPU haut de gamme: 16-32
• Impact: Affecte la vitesse d'entraînement et la capacité de généralisation

Taux d'apprentissage (Learning Rate)

• Définition: Détermine l'ampleur des ajustements lors de l'optimisation
• Recommandation: Commencez avec 0.001 et utilisez une réduction dynamique
• Impact: Un taux trop élevé peut causer une divergence, trop faible peut ralentir l'apprentissage

Nombre d'époques (Epochs)

• Définition: Nombre de passages complets sur l'ensemble de données d'entraînement
• Recommandation:
• Modèles légers: 50-100 époques
• Modèles complexes: 100-300 époques
• Impact: Trop peu peut sous-entraîner, trop peut sur-entraîner

Paramètres avancés

Augmentation de données

Techniques pour diversifier artificiellement les données d'entraînement:
- Rotations (±15-30°)
- Flips horizontaux
- Variations de luminosité (±20%)
- Zoom aléatoire (±20%)

Techniques de régularisation

Pour éviter le surapprentissage:
- Dropout (recommandé: 0.2-0.5)
- Weight decay (recommandé: 1e-4 à 1e-5)
- Early stopping (surveiller la validation loss)

Optimiseurs

• Adam: Bon choix polyvalent, généralement robuste
• SGD avec momentum: Peut surpasser Adam pour certaines tâches, mais nécessite plus d'ajustements
• AdamW: Recommandé pour les modèles plus grands

Stratégies d'optimisation

1. Commencez simple: Utilisez les paramètres par défaut
2. Validation croisée: Testez différentes combinaisons sur des sous-ensembles
3. Recherche par grille: Pour explorer méthodiquement l'espace des paramètres
4. Recherche aléatoire: Plus efficace que la recherche par grille pour de nombreux paramètres
5. Optimisation bayésienne: Pour une exploration avancée automatisée

En optimisant ces paramètres, vous pouvez considérablement améliorer les performances de vos modèles de vision par ordinateur sur Techsolut Vision.