|
Avantages :
- Algorithme optimal pour la tâche : HPO aide les chercheurs à trouver l’algorithme ou l’approche optimale pour gérer une tâche spécifique. La comparaison de nombreux hyperparamètres dans différentes configurations permet d'obtenir les meilleures performances possibles.
- Allocation efficace des ressources : En effectuant HPO, les développeurs peuvent déterminer intelligemment les algorithmes ou les configurations optimaux auxquels allouer les ressources. Cela améliore l’efficacité de la formation, réduit les coûts et évite des essais et des erreurs fastidieux.
- Évolutivité : À mesure que les modèles d’apprentissage profond deviennent plus complexes, le nombre d’hyperparamètres à ajuster augmente. La configuration manuelle devient laborieuse et prend du temps. Les méthodologies HPO traitent efficacement ces problèmes.
- Processus automatisé : HPO automatise le processus de découverte de la combinaison d’algorithme et d’hyperparamètres la plus efficace. Ceci est particulièrement utile pour les modèles complexes ou lorsqu’il s’agit de données à grande échelle où l’analyse manuelle devient peu pratique.
Inconvénients :
- Coût de calcul : HPO lui-même est un processus gourmand en ressources, en particulier lorsqu'il s'agit de réseaux de neurones profonds. Cela nécessite des ressources informatiques et du temps considérables, ce qui peut être un facteur limitant.
- Surapprentissage : HPO peut conduire à un surajustement, où le modèle fonctionne exceptionnellement bien sur les données d'entraînement mais mal sur les données invisibles. Des techniques de validation minutieuses sont nécessaires pour atténuer ce risque.
- Complexité du modèle : Si le modèle comporte de nombreux hyperparamètres, l’identification de la combinaison optimale peut s’avérer difficile. La sélection d'un sous-ensemble d'hyperparamètres ou de stratégies de recherche hiérarchique est parfois nécessaire.
- Exploration vs. Exploitation : HPO doit trouver un équilibre entre exploration et exploitation. L’exploration signifie tester des régions non testées, tandis que l’exploitation signifie affiner les régions déjà explorées. Choisir le bon équilibre est essentiel pour parvenir à une optimisation efficace.
- Exigence d'expertise : Les techniques HPO nécessitent souvent une connaissance des algorithmes d'apprentissage automatique, des méthodes d'optimisation et des techniques statistiques. Il n’est peut-être pas accessible à toutes les personnes impliquées dans l’apprentissage automatique.
|
