Comment faire en sorte que mon petit modèle généralise au-delà de mes données ?

[NoraR]

Je viens de passer un week-end à essayer d’entraîner un petit modèle sur des données perso, juste pour le fun, et je me retrouve avec un truc qui fonctionne à peu près… mais uniquement sur mes propres exemples. Dès que je lui donne quelque chose de légèrement différent, il déraille complètement. C’est un peu décourageant. Je me demande si c’est normal à ce stade, si je devrais insister et alimenter le jeu de données, ou si mon approche de l’apprentissage automatique est fondamentalement bancale. J’ai l’impression de tourner en rond.

[AubreyM]

Je sais que ce sentiment est frustrant mais ce que tu décris ressemble à un problème de généralisation. Si le modèle ne réagit pas aux variations hors de ton jeu d entrainement il a probablement appris a memoriser tes exemples. Pour avancer teste une séparation train val test et mesure l écart de performance et pense a diversifier les données ou a utiliser des techniques de régularisation et d augmentation des données.

[Isabella.M]

Première piste c est de vérifier si ce leger difference correspond vraiment a une distribution différente ou si ton jeu de test est trop proche du training. Le problème courant est une fuite de donnees ou un gap de generalisation. Essaye une validation croisée et un test sur un jeu vraiment distinct pour sentir la vraie generalisation.

[SophiaFD]

Franchement tu n es pas seul a te demander si l approche est bancale. Avec peu de donnees un petit modele peut vite apprendre a raconter ce qu il voit dans le lot d entrainement. Tenter un modele plus simple ou preciser le cadre avec un modele préentraîné peut aider a obtenir une meilleure generalisation.

[Andrew81]

Si on reformule le probleme ce que tu demandes c est une generalisation fiable ou juste une maquette qui colle a tes donnees perso Tu cherches une solution qui se porte sur des cas proches et des cas lointains ou une approche plus robuste face a des differences ?

[Harper.L]

Pour progresser commence par un baseline simple et fais une vraie separation train val test. Mesure l ecart de performance et compare des configurations avec differents niveaux de regularisation. Essaie aussi le transfert avec un modele préentraîné sur un gros corpus et ajuste a petit pas. Cela peut améliorer la generalisation.

[Paul15]

Parfois on se trompe sur ce que viser la generalisation et ce n est pas honteux. Donne moi quelques détails sur la taille du jeu, le type de modele et les metrics que tu regardes pour la generalisation et on peut proposer des expériences ciblées.