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Concept
Hyperparamètre
Résumé
Dans l'apprentissage automatique, un hyperparamètre est un paramètre dont la valeur est utilisée pour contrôler le processus d'apprentissage. En revanche, les valeurs des autres paramètres (généralement la pondération de nœuds) sont obtenues par apprentissage.
Les hyperparamètres peuvent être classifiés comme étant des hyperparamètres de modèle, qui ne peuvent pas être déduits en ajustant la machine à l'ensemble d'entraînement parce qu'ils s'appliquent à la tâche de la sélection du modèle, ou des hyperparamètres d'algorithmes, qui en principe n'ont aucune influence sur la performance du modèle mais affectent la rapidité et la qualité du processus d'apprentissage. Un exemple d'hyperparamètre de modèle est la topologie et la taille d'un réseau de neurones. Des exemples d'hyperparamètres d'algorithme sont la vitesse d'apprentissage et la taille des lots.
Les différents hyperparamètres varient en fonction de la nature des algorithmes d'apprentissage, par exemple certains algorithmes d'apprentissage automatique simples (comme la régression des moindres carrés ) n'en nécessitent aucun. Compte tenu de ces hyperparamètres, l'algorithme d'apprentissage apprend les paramètres à partir des données. Par exemple, la régression LASSO est un algorithme qui ajoute un hyperparamètre de régularisation à la régression des moindres carrés , qui doit être défini avant d'estimer les paramètres via l'algorithme d'apprentissage.
Le temps requis pour entraîner et tester un algorithme d'apprentissage automatique peut dépendre du choix de ses hyperparamètres. Un hyperparamètre est généralement de type continu ou entier, conduisant à des problèmes d'optimisation de type mixte. L'existence de certains hyperparamètres est conditionnée à la valeur d'autres, par exemple la taille de chaque couche cachée dans un réseau de neurone peut être conditionnée par le nombre de couches ce celui-ci les deux ayant de l'influence l'un sur l'autre.
Parfois, les hyperparamètres ne peuvent pas être appris en utilisant des méthodes bien connues basées sur le gradient qui sont couramment utilisées pour apprendre les paramètres.
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