Técnicas de entrenamiento

La Destilación por Currículo es una técnica en IA que simplifica el entrenamiento al organizar las tareas de fácil a difícil.

La acumulación de gradientes es una técnica que permite entrenar modelos de aprendizaje profundo con tamaños de lote efectivos mayores.

El recorte de gradientes es una técnica utilizada para prevenir la explosión de gradientes durante el entrenamiento de redes neuronales.

El entrenamiento con pistas es un método en el que los modelos de IA aprenden a partir de orientaciones o indicios específicos para mejorar su rendimiento en tareas.

El cambio covariante interno se refiere a los cambios en la distribución de las entradas de la red durante el entrenamiento.

El Calentamiento de la Tasa de Aprendizaje aumenta gradualmente la tasa de aprendizaje al inicio del entrenamiento para mejorar la convergencia del modelo.

Una política de un ciclo es un enfoque de entrenamiento de IA que optimiza el aprendizaje actualizando los parámetros en un solo ciclo para cada lote de datos.

El muestreo programado es una técnica en aprendizaje automático que ajusta los datos de entrenamiento con el tiempo para mejorar el rendimiento del modelo.