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Auteur | Sujet : [Topic Unique] Machine Learning & Data Science |
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cassiopella | Reprise du message précédent :
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Publicité | Posté le 06-04-2023 à 23:44:03 |
Pina Colada |
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fazero | En cross fonctionnel aussi c'est l'enfer. |
Publicité | Posté le 14-04-2023 à 09:50:54 |
LibreArbitre RIP mon Orion |
Lorsque vous abordez un problème de classification avec un grand nombre de classes, le transfert d'apprentissage peut être une approche puissante pour améliorer les performances de votre modèle. Vous pouvez d'abord entraîner un modèle sur un problème de classification binaire (chien/chat) pour obtenir des représentations générales des caractéristiques des chiens et des chats. Une fois que le modèle a appris ces représentations, vous pouvez effectuer un fine-tuning sur le problème multiclasse plus complexe, qui consiste à classer les différentes races de chiens et de chats. Le transfert d'apprentissage est particulièrement utile lorsque vous disposez de données limitées pour certaines classes dans le problème multiclasse. En exploitant les connaissances acquises sur le problème binaire, le modèle peut mieux généraliser sur le problème plus complexe. Cependant, il est crucial d'évaluer si cette approche est appropriée pour votre cas spécifique en tenant compte de facteurs tels que la distribution des données, la diversité des classes et la capacité du modèle à généraliser. Voici quelques éléments supplémentaires à prendre en compte : - Pré-entraînement sur une tâche connexe : Si vous disposez d'un ensemble de données étiquetées pour une tâche connexe (par exemple, la classification chien/chat), vous pouvez pré-entraîner votre modèle sur cette tâche pour apprendre des caractéristiques générales. Cette étape peut être particulièrement utile si vous avez peu de données pour le problème de classification des races de chiens et de chats. - Utilisation de modèles pré-entraînés : Une autre approche consiste à utiliser des modèles pré-entraînés sur de grandes bases de données, comme ImageNet. Ces modèles ont déjà appris des caractéristiques visuelles générales qui peuvent être transférées à votre problème de classification des races. Vous pouvez fine-tuner ces modèles pré-entraînés en remplaçant les couches supérieures (par exemple, les couches entièrement connectées) par des couches adaptées à votre problème spécifique et en entraînant ces nouvelles couches avec vos données. - Entraînement par étapes : Lorsque vous fine-tunez un modèle pré-entraîné, il peut être utile d'entraîner d'abord les nouvelles couches supérieures pendant quelques époques, puis d'entraîner l'ensemble du modèle en utilisant un taux d'apprentissage plus faible. Cette approche permet d'éviter de perturber les caractéristiques apprises lors du pré-entraînement. - Attention aux classes déséquilibrées : Si certaines races de chiens et de chats sont sous-représentées dans vos données, cela peut affecter les performances du modèle. Vous pouvez utiliser des techniques de rééchantillonnage, telles que le suréchantillonnage des classes minoritaires ou le sous-échantillonnage des classes majoritaires, pour équilibrer la distribution des classes. De plus, vous pouvez ajuster les poids de classe lors de l'entraînement pour donner plus d'importance aux classes sous-représentées. - Exploiter les similarités entre les classes : Certaines races de chiens et de chats peuvent avoir des caractéristiques visuelles similaires. Vous pouvez utiliser des techniques de clustering, comme t-SNE ou UMAP, pour visualiser la distribution des caractéristiques extraites par le modèle et identifier les groupes de classes similaires. Cette information peut vous aider à ajuster l'architecture du modèle ou à concevoir des stratégies d'entraînement spécifiques pour améliorer la séparation entre les classes similaires. En résumé, la clé pour réussir la classification de classes subtiles réside dans l'adaptation de l'approche de transfert d'apprentissage à votre problème spécifique, en tenant compte de la distribution des données, de la capacité du modèle à généraliser et des relations entre les classes. 2. Stratégie d'entraînement et meilleures pratiques Les stratégies d'entraînement complexes, telles que le weight decay et le learning rate scheduling, sont conçues pour améliorer la convergence du modèle et sa capacité à généraliser. Bien qu'il n'y ait pas de règles strictes pour choisir ces hyperparamètres, voici quelques conseils et meilleures pratiques pour un data scientist : - Weight decay: Le weight decay est utilisé pour régulariser le modèle en ajoutant une pénalité L2 aux poids, ce qui aide à prévenir le surapprentissage. Une valeur de départ couramment utilisée est 1e-4, mais vous pouvez ajuster cette valeur en fonction de la sensibilité de votre modèle à la régularisation. - Learning rate scheduling: Le learning rate scheduling permet d'ajuster le taux d'apprentissage au cours de l'entraînement, ce qui peut aider le modèle à converger plus rapidement et à éviter les minima locaux. Certaines stratégies courantes sont le "step decay", le "cosine annealing" et le "cyclic learning rate". Vous pouvez commencer par une stratégie de base, puis affiner en fonction des performances de votre modèle. - Architecture du modèle: Utilisez des architectures de modèle éprouvées et adaptées à votre problème spécifique comme point de départ. Consultez les articles de recherche et les implémentations open source pour trouver des modèles et des stratégies d'entraînement qui ont réussi sur des problèmes similaires. - Validation croisée: Pour évaluer les performances de votre modèle et estimer l'effet des hyperparamètres, utilisez la validation croisée (k-fold cross-validation). Cela vous aidera à choisir les meilleures valeurs d'hyperparamètres pour votre problème. - Grid search et random search: Pour explorer l'espace des hyperparamètres, vous pouvez utiliser des techniques de recherche telles que la recherche exhaustive (grid search) et la recherche aléatoire (random search). Ces méthodes permettent d'évaluer différentes combinaisons d'hyperparamètres pour identifier celles qui fonctionnent le mieux pour votre modèle. Voici quelques autres conseils pour vous aider dans ce processus : - Suivi des expériences : Utilisez des outils de suivi d'expériences tels que TensorBoard, Weights & Biases ou MLflow pour surveiller et comparer les performances de différentes configurations d'hyperparamètres. Cela vous permettra de comprendre l'effet des changements apportés aux hyperparamètres et de choisir la meilleure configuration pour votre modèle. - Early stopping : Pour éviter le surapprentissage et réduire le temps d'entraînement, utilisez la technique d'early stopping. L'early stopping arrête l'entraînement lorsque les performances de validation ne s'améliorent plus pendant un certain nombre d'époques consécutives. Cela permet de réduire les ressources de calcul nécessaires et d'éviter de surentraîner le modèle. - Augmentation des données : Si vous travaillez avec des données limitées ou déséquilibrées, l'augmentation des données peut aider à améliorer la performance du modèle. L'augmentation des données consiste à générer de nouvelles instances de données en appliquant des transformations aléatoires aux données existantes. Pour les images, cela peut inclure des opérations telles que la rotation, le retournement, le recadrage et l'ajustement de la luminosité. L'augmentation des données permet au modèle d'apprendre à reconnaître les classes malgré les variations et d'éviter le surapprentissage. - Métriques d'évaluation : Choisissez des métriques d'évaluation appropriées pour votre problème spécifique. Par exemple, si vous travaillez avec des données déséquilibrées, il peut être préférable d'utiliser des métriques telles que la précision pondérée, le rappel, le score F1 ou l'AUC-ROC, plutôt que la précision globale.
Message cité 2 fois Message édité par LibreArbitre le 14-04-2023 à 13:43:09 --------------- Hebergement d'images | Le topic de la VR standalone |
mrproton | Pour le 2)
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-Meringue- |
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NotCompliant |
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fazero | La bible IMHO c'est "learning python" (o reilly) Pas spécifique à python mais au dev en général il y a aussi des bouquins comme "coder proprement" ou encore des trucs sur les design patterns. Pour appliquer tout ça et voir un peu l'état de l'art le mieux c'est d'aller sur un repo open source connu (PRAW par exemple est très clean) et essayer de comprendre tout ce qui s'y trouve (ex: c'est quoi ce fichier pre-commit-config?) |
fazero |
NotCompliant |
+1 Déjà il est pas dégueulasse hein Et faut savoir ce qu'on veut hein, soit créer des features FAST pour griller la concurrence et lever un max de fonds soit faire un truc super propre et devenir le référent open source de X industrie Mais les 2 c pas possible Message édité par NotCompliant le 03-05-2023 à 08:43:23 |
xenom Plaquettes chaussettes |
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NotCompliant |
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NotCompliant |
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Rontgen | Je connaissais pas lucidrains mais apparemment tu peux l'embaucher en tant que consultant pour qu'il reimplemente un code en particulier |
deumilcat |
NotCompliant | Des gens qui font du federated learning avec succès ici ?
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NotCompliant |
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Rontgen |
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NotCompliant | Puisque le topic est un peu mort je me permets une anecdote marrante
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fazero | JPP de la hype sur chatgpt. Dès qu'un truc fait le buzz chez les journalistes t'en entends parler tout le temps peut importe l'intérêt réel sur le fond |
NotCompliant | Vu comment c'est parti je sens que jvais faire du federated learning du bled à coup de tout télécharger localement et hop |
xenom Plaquettes chaussettes | C'est très bien le FL
Message édité par xenom le 19-05-2023 à 15:26:29 |
Publicité | Posté le |