Principe de l'optimiseur de tension

Le principe de l'optimiseur de tension consiste principalement à mettre à jour les paramètres du modèle par descente de gradient ou ses variantes afin de minimiser la fonction de perte et ainsi optimiser les performances du modèle.

Les optimiseurs jouent un rôle essentiel en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Leur principe fondamental est d'utiliser la descente de gradient ou une de ses améliorations pour ajuster progressivement les valeurs des paramètres en fonction du gradient de la fonction de perte par rapport aux paramètres du modèle. La fonction de perte est ainsi progressivement réduite, ce qui permet d'optimiser le modèle.

Plus précisément, l'algorithme de descente de gradient calcule le gradient de la fonction de perte par rapport aux paramètres du modèle et met à jour ces paramètres dans la direction opposée à celle du gradient, car c'est dans cette direction que la valeur de la fonction de perte diminue le plus rapidement. De cette manière, après plusieurs itérations, les paramètres du modèle convergent progressivement vers la solution optimale, minimisant ainsi la valeur de la fonction de perte.

De plus, afin d'améliorer les performances de l'algorithme de descente de gradient, de nombreuses variantes ont été proposées, telles que la méthode du momentum, la méthode du momentum de Newton (NAG) et AdaGrad. Ces algorithmes introduisent des termes d'inertie, un taux d'apprentissage adaptatif et d'autres mécanismes, en plus de la descente de gradient, pour accélérer la convergence, améliorer la stabilité ou éviter de se retrouver piégé dans des optima locaux.

En résumé, le principe de l'optimiseur repose sur la descente de gradient ou ses variantes. Il optimise les performances du modèle en ajustant continuellement ses paramètres afin de minimiser la fonction de perte.