Optimisation des hyperparamètres
Le processus de recherche des valeurs optimales des hyperparamètres (par exemple, via une recherche en grille, l'optimisation bayésienne) pour maximiser la performance du modèle.
Une exploration systématique—qu'il s'agisse d'une recherche en grille, aléatoire, ou bayésienne—des espaces d'hyperparamètres pour trouver des configurations qui offrent le meilleur équilibre entre précision, généralisation et utilisation des ressources. Les meilleures pratiques en matière de gouvernance comprennent la définition de plages de recherche, la limitation des budgets de calcul, le suivi de toutes les expériences dans MLflow ou des outils similaires, et la conservation des configurations une fois validées pour éviter toute « dérive » en production.
Une équipe de traitement du langage naturel (NLP) utilise l'optimisation bayésienne pour ajuster le taux d'apprentissage, la taille du lot et le taux d'abandon d'un transformateur sur 50 essais. Ils enregistrent les métriques et les hyperparamètres de chaque essai dans un tableau de bord de suivi des expériences, puis sélectionnent la configuration qui atteint le F1 le plus élevé sur un ensemble de test réservé, garantissant ainsi une performance reproductible et optimisée.
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