Iteration

En apprentissage automatique, une itération correspond à un cycle de calcul durant lequel un batch de données traverse le modèle. À chaque itération, les poids du modèle sont mis à jour en fonction de la fonction de perte et de l’algorithme d’optimisation utilisé. Plusieurs itérations forment une epoch, qui correspond à un passage complet sur l’ensemble des données d’entraînement.

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Contexte
Le concept d’itération est central car l’entraînement d’un modèle est un processus incrémental. Plutôt que de traiter toutes les données en une seule fois, elles sont découpées en mini-batches pour améliorer l’efficacité et permettre l’entraînement sur de grandes bases de données.

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Exemples pratiques

• Dans un réseau de neurones entraîné sur MNIST, chaque itération correspond au traitement d’un batch (par exemple 128 images).
• Pour un modèle de traduction automatique, une itération inclut la propagation avant, le calcul de la perte et la rétropropagation des gradients.

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Avantages et limites

• ✅ Rend l’entraînement possible sur de très grands jeux de données.
• ✅ Permet un suivi fin de la convergence du modèle.
• ❌ Si la taille du batch est mal choisie, les itérations peuvent être bruyantes (batch trop petit) ou trop coûteuses (batch trop grand).

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Les itérations constituent l’unité fondamentale du processus d’optimisation en apprentissage automatique. En répétant l’ajustement des paramètres du modèle au fil des cycles, l’algorithme cherche progressivement à minimiser la fonction de perte. La qualité de chaque mise à jour dépend non seulement de la taille du batch, mais aussi du taux d’apprentissage. Un taux trop élevé peut entraîner une divergence, tandis qu’un taux trop faible ralentit la convergence et nécessite des milliers d’itérations supplémentaires.

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Les itérations sont regroupées en époques (epochs), qui correspondent à un passage complet sur l’ensemble d’entraînement. Cependant, la convergence ne se produit pas toujours exactement à la fin d’une époque : parfois, les premières itérations apportent déjà des gains majeurs, tandis que les suivantes ne font qu’affiner les résultats. Suivre les métriques de performance au fil des itérations—perte d’entraînement, précision de validation, normes des gradients—permet de détecter le sous-apprentissage, le surapprentissage ou des problèmes de gradients évanescents.

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Dans les frameworks modernes comme TensorFlow ou PyTorch, les itérations sont gérées automatiquement via des boucles d’entraînement, mais elles peuvent être enrichies par des callbacks et des planificateurs. Par exemple, des stratégies de réduction progressive du taux d’apprentissage s’activent à certaines itérations, et le checkpointing permet de sauvegarder le modèle périodiquement afin de reprendre l’entraînement plus tard. Ces mécanismes font des itérations non pas de simples cycles, mais aussi des points d’adaptation.

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D’un point de vue pratique, l’efficacité des itérations est étroitement liée aux accélérateurs matériels tels que les GPU ou TPU. Le traitement optimisé des batches, le parallélisme et la gestion mémoire conditionnent directement le nombre d’itérations exécutables par seconde. Ainsi, la notion d’itération dépasse la théorie mathématique pour devenir un enjeu d’ingénierie essentiel au passage à l’échelle de l’apprentissage automatique.

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📚 Références

• Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning.