Qu'est-ce que transfert de noyau ?

Le "transfert de noyau" (ou "transfer learning" en anglais) est une technique d'apprentissage automatique qui consiste à utiliser les connaissances acquises à partir d'une tâche source pour améliorer les performances d'une tâche cible similaire. Il s'agit d'une approche couramment utilisée dans les réseaux de neurones profonds, notamment lorsque les données d'apprentissage pour la tâche cible sont limitées.

L'idée principale du transfert de noyau est qu'un modèle déjà entraîné sur une tâche source peut avoir appris des caractéristiques générales qui sont utiles pour la tâche cible. Plutôt que de construire un modèle de neurones à partir de zéro pour la tâche cible, on peut simplement prendre un modèle pré-entraîné et ajuster ses paramètres sur la tâche cible. Cela permet d'économiser du temps et des ressources considérables, tout en permettant d'obtenir de bonnes performances sur la tâche cible même avec un petit ensemble de données d'entraînement.

Il existe différentes méthodes pour implémenter le transfert de noyau, selon la similarité entre la tâche source et la tâche cible. Si les deux tâches sont très similaires, on peut simplement ajouter une couche de classification supplémentaire sur le dessus du modèle pré-entraîné, puis entraîner cette couche uniquement sur la tâche cible. Cela s'appelle le "fine-tuning". Par contre, si les tâches sont assez différentes, on peut utiliser la méthode du "feature extraction" où l'on gèle les poids du modèle pré-entraîné et on se sert de ses caractéristiques extraites pour entraîner un nouveau modèle sur la tâche cible.

Le transfert de noyau a été largement utilisé dans divers domaines de l'apprentissage automatique, notamment la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Il a permis d'obtenir des améliorations significatives des performances des modèles, en particulier lorsque les données d'apprentissage sont rares. Cependant, il faut noter que le choix d'un modèle pré-entraîné approprié et la sélection des couches à réutiliser demandent une certaine expertise pour garantir de bons résultats.