Que signifie "Échauffement"?
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Le warmup, c'est une technique utilisée en deep learning pour aider les modèles à mieux apprendre. Au début de l’entraînement, le taux d'apprentissage, qui contrôle à quelle vitesse un modèle ajuste ses poids, est réglé sur une valeur basse. Cette valeur augmente progressivement pour atteindre un objectif plus élevé avec le temps.
Pourquoi utiliser le warmup ?
Utiliser le warmup permet au modèle de s'adapter plus facilement aux données d'entraînement. En commençant avec un petit taux d'apprentissage, le modèle peut trouver des zones stables dans son processus d'apprentissage. Ça aide à éviter les problèmes qui peuvent survenir à cause d'ajustements trop grands dès le départ.
Avantages du warmup
Meilleure performance : Les modèles qui utilisent le warmup montrent souvent de meilleurs résultats. Ils peuvent gérer des taux d'apprentissage plus élevés plus tard dans l’entraînement, ce qui peut mener à un apprentissage plus rapide.
Robustesse dans le tuning : Le warmup facilite le réglage d'autres paramètres (hyperparamètres) pour le modèle, ce qui rend le processus d'entraînement plus fiable.
Moins d'étapes nécessaires : Les idées issues du warmup peuvent aussi conduire à moins d'étapes nécessaires pour préparer le modèle à un entraînement sérieux. Dans certains cas, ça peut même éliminer complètement le besoin de warmup.
En gros, le warmup est une méthode simple mais efficace qui aide à améliorer l'entraînement des modèles de deep learning.