Que signifie "Minima aigus"?
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Les minima aigus sont des points dans le paysage de perte d'un modèle où la performance du modèle est très sensible aux petits changements. Quand un modèle est entraîné, il vise à atteindre une valeur de perte basse, ce qui indique une bonne performance. Cependant, dans certains cas, le modèle finit par se retrouver dans un minimum aigu, où un léger changement peut entraîner une chute significative de la performance.
Pourquoi les Minima Aigus Sont un Problème
Quand les modèles trouvent des minima aigus, ils n'arrivent souvent pas à bien généraliser sur de nouvelles données. Ça veut dire que même s'ils peuvent bien marcher sur les données d'entraînement, ils peuvent galérer avec des données qu'ils n'ont jamais vues. C'est particulièrement problématique dans l'apprentissage fédéré, où plusieurs clients ont des distributions de données différentes. Dans ces situations, les minima aigus peuvent conduire à un modèle global qui ne performe pas bien chez tous les clients.
Stratégies pour Éviter les Minima Aigus
Pour régler le souci des minima aigus, les chercheurs ont développé des méthodes pour encourager les modèles à trouver des minima plus plats. Les minima plats sont plus stables et offrent généralement de meilleures performances sur différentes données. Une approche courante est d'utiliser des techniques de minimisation consciente de la netteté, qui aident le processus d'entraînement en prenant en compte la platitude des minima pendant l'optimisation.
Une autre méthode consiste à utiliser des perturbations aléatoires pour éloigner le modèle des minima aigus. En introduisant de petits changements dans les données d'entraînement ou les paramètres du modèle, ces techniques peuvent aider à trouver des minima plus plats de manière plus efficace. Ça peut mener à une meilleure performance globale quand le modèle est déployé dans des situations réelles.