Trainingstechniken

Curriculum-Distillation ist eine Technik in der KI, die das Training vereinfacht, indem Aufgaben von leicht bis schwer organisiert werden.

Gradient Accumulation ist eine Technik, die es ermöglicht, Deep-Learning-Modelle mit größeren effektiven Batch-Größen zu trainieren.

Gradient Clipping ist eine Technik, die verwendet wird, um das Explodieren von Gradienten während des Trainings neuronaler Netzwerke zu verhindern.

Hint-Training ist eine Methode, bei der KI-Modelle aus spezifischer Anleitung oder Hinweisen lernen, um die Leistung bei Aufgaben zu verbessern.

Interner Kovariate-Shift bezieht sich auf Änderungen in der Verteilung der Eingaben eines Netzwerks während des Trainings.

Das Lernraten-Warmup erhöht schrittweise die Lernrate zu Beginn des Trainings, um die Konvergenz des Modells zu verbessern.

Eine One-Cycle-Politik ist ein KI-Trainingsansatz, der das Lernen optimiert, indem Parameter in einem einzigen Zyklus für jede Datencharge aktualisiert werden.

Geplantes Sampling ist eine Technik im maschinellen Lernen, die die Trainingsdaten im Laufe der Zeit anpasst, um die Modellleistung zu verbessern.