Hyperparameter Tuning
L’ajustement des hyperparamètres est le processus qui consiste à chercher la meilleure combinaison de valeurs pour les hyperparamètres d’un modèle d’IA afin d’optimiser ses performances. Contrairement aux paramètres internes (poids, biais) appris automatiquement, les hyperparamètres doivent être configurés et testés manuellement ou via des algorithmes d’optimisation.
Contexte
Le choix des hyperparamètres influence directement la qualité des résultats. Par exemple, un taux d’apprentissage trop élevé peut empêcher la convergence d’un réseau neuronal, tandis qu’un taux trop faible ralentira l’entraînement. Les techniques courantes incluent :
- Grid Search : tester toutes les combinaisons possibles dans un espace limité.
- Random Search : explorer aléatoirement les combinaisons.
- Optimisation bayésienne : estimer les régions prometteuses de l’espace de recherche.
Exemples
- Réseaux neuronaux : ajuster la profondeur, le nombre de neurones et la régularisation.
- Forêts aléatoires : optimiser le nombre d’arbres et leur profondeur maximale.
- SVM : sélectionner le bon noyau (kernel) et les paramètres C et gamma.
Avantages et limites
- ✅ Permet d’obtenir des modèles plus précis et robustes.
- ✅ Peut être automatisé dans des pipelines MLOps.
- ❌ Très coûteux en calcul, surtout avec des modèles profonds.
- ❌ Risque de sur-optimisation si le tuning est mal contrôlé.
Le réglage des hyperparamètres est une étape fondamentale mais souvent chronophage en apprentissage automatique. Un même modèle peut donner des résultats très différents selon la valeur de paramètres comme le taux d’apprentissage, la régularisation ou la profondeur d’un arbre de décision.
Différentes stratégies sont utilisées : la recherche exhaustive (grid search), efficace mais coûteuse ; la recherche aléatoire, qui explore plus rapidement un espace vaste ; et des méthodes plus sophistiquées comme l’optimisation bayésienne. Plus récemment, des bibliothèques spécialisées (Optuna, Ray Tune, Hyperopt) ont démocratisé ces techniques et permettent d’automatiser les expériences.
Un point délicat est le risque de surajustement au jeu de validation : à force d’optimiser, on peut finir par sélectionner des hyperparamètres qui ne généralisent pas bien. Pour limiter ce biais, on utilise des techniques comme la validation croisée ou la séparation stricte entre jeux de validation et de test.
📚 Références
- Bergstra, J., Bengio, Y. (2012). Random Search for Hyper-Parameter Optimization.
