Découvrez 30 directives essentielles pour optimiser les modèles d'apprentissage profond, améliorer les performances et obtenir de meilleurs résultats dans les projets d'IA et d'apprentissage automatique.
- Introduction aux performances de l'apprentissage profond
Aperçu de l'apprentissage profond et de ses défis de performance
Importance de l'optimisation dans les projets d'IA
- Gestion et prétraitement des données
Règle 1 : Techniques de normalisation des données
Règle 2 : Augmentation efficace des données
Règle 3 : Gestion des ensembles de données déséquilibrés
- Architecture du modèle
Règle 4 : Choisir la bonne taille de modèle
Règle 5 : Explorer différents types de couches
Règle 6 : Équilibrer profondeur et largeur dans les réseaux
- Stratégies d'entraînement
Règle 7 : Sélection des taux d'apprentissage appropriés
Règle 8 : Utilisation de planificateurs de taux d'apprentissage
Règle 9 : Emploi du mécanisme d'arrêt anticipé
- Techniques de régularisation
Règle 10 : Comprendre le dropout
Règle 11 : Mise en œuvre de la régularisation L1 et L2
Règle 12 : Avantages de la normalisation par lots
- Algorithmes d'optimisation
Règle 13 : Aperçu des algorithmes d'optimisation
Règle 14 : Moment et gradient accéléré de Nesterov
Règle 15 : Adaptation à Adam et ses variantes
- Évaluation et métriques
Règle 16 : Choisir les bonnes métriques d'évaluation
Règle 17 : Éviter le surapprentissage grâce à la validation croisée
- Réglage des hyperparamètres
Règle 18 : Méthodes pour le réglage des hyperparamètres
Règle 19 : Recherche par grille vs recherche aléatoire
Règle 20 : Optimisation bayésienne
- Efficacité computationnelle
Règle 21 : Utilisation efficace des GPU et TPU
Règle 22 : Entraînement en précision mixte
Règle 23 : Élagage et quantification du modèle
- Gestion des grands ensembles de données
Règle 24 : Stratégies pour l'entraînement distribué
Règle 25 : Parallélisme des données vs parallélisme des modèles
- Apprentissage et ajustement par transfert
Règle 26 : Tirer parti des modèles pré-entraînés
Règle 27 : Stratégies de fine-tuning pour des tâches spécifiques
- Surveillance et débogage
Règle 28 : Outils pour surveiller l'entraînement
Règle 29 : Techniques de débogage pour les modèles d'apprentissage profond
- Déploiement du modèle
Règle 30 : Préparation des modèles pour les environnements de production
- Conclusion et tendances futures
Résumé des 30 règles d'or
Tendances émergentes dans la performance de l'apprentissage profond
- Ressources supplémentaires
Livres et articles recommandés
Outils en ligne et bibliothèques
