Quel seuil d'erreur utiliser pour arrêter l'apprentissage?

Le seuil d’erreur pour arrêter l’entraînement du modèle n’est pas une valeur fixe et dépend de la tâche spécifique, des données et des exigences de qualité du modèle. On utilise généralement les approches suivantes :

• Erreur de validation : L’entraînement s’arrête lorsque l’erreur sur le jeu de validation cesse de s’améliorer (arrêt précoce, early stopping). Cela évite le surapprentissage.
• Valeur d’erreur : Si des exigences commerciales existent, un seuil d’erreur spécifique peut être défini (par exemple, précision > 90% ou MSE < 0.01).
• Amélioration relative : L’entraînement s’arrête si l’amélioration de l’erreur entre les époques devient inférieure à un seuil donné (par exemple, moins de 0.001).

Exemple d’utilisation de l’early stopping dans Keras :

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, min_delta=0.001)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, callbacks=[early_stop])

Ainsi, le seuil d’erreur est plutôt un critère basé sur l’observation de la dynamique de l’erreur et les exigences du modèle, plutôt qu’un nombre fixe.