Assimilator : une architecture de réseau neuronal pour les tâches de classification et de régression

Dans le contexte de l'apprentissage automatique, un assimilateur est un type d'architecture de réseau neuronal conçu pour effectuer à la fois des tâches de classification et de régression. Le terme « assimilateur » a été inventé par des chercheurs de Google qui ont développé cette architecture afin de combiner les atouts des modèles de classification traditionnels (tels que la régression logistique) avec les capacités des réseaux neuronaux profonds.

L'idée clé derrière l'assimilateur est d'utiliser un réseau neuronal unique pour effectuer à la fois des tâches de classification et de régression, plutôt que d'utiliser des modèles distincts pour chaque tâche. Cela permet au modèle d'apprendre une représentation partagée des données qui peut être utilisée pour les deux types de prédictions, ce qui peut conduire à des performances améliorées et à une formation plus efficace.

L'architecture de l'assimilateur se compose de deux composants principaux : une branche de classification et une branche de régression. La branche de classification est généralement un réseau neuronal entièrement connecté avec une couche de sortie softmax qui produit une distribution de probabilité sur les classes possibles. La branche de régression est également un réseau neuronal entièrement connecté, mais elle n'a pas de couche de sortie, elle peut donc être utilisée pour prédire des valeurs continues telles que le prix d'un produit.

Pendant la formation, l'assimilateur est formé de bout en bout, en utilisant une combinaison de fonctions de classification et de perte de régression. Cela permet au modèle d'apprendre une représentation partagée des données qui est utile pour les deux tâches, tout en lui permettant également de se spécialiser dans les exigences spécifiques de chaque tâche.

L'un des avantages de l'assimilateur est qu'il peut être plus efficace que la formation de modèles séparés pour classification et régression, car elles ne nécessitent l’apprentissage que d’un seul ensemble de paramètres. De plus, la représentation partagée apprise par l'assimilateur peut être utile pour d'autres tâches, telles que le clustering ou la détection d'anomalies.