Techniques d'optimisation
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Annealing cosinusoïdal
CACosine Annealing est une technique de planification du taux d'apprentissage qui diminue progressivement le taux d'apprentissage en utilisant une fonction cosinus.
Taux d'apprentissage cyclique
CLRLe taux d'apprentissage cyclique est une technique d'entraînement qui fait varier le taux d'apprentissage de manière cyclique pour améliorer la performance du modèle.
Programmation dynamique
DPLa programmation dynamique est une méthode pour résoudre des problèmes complexes en les décomposant en sous-problèmes plus simples.
Cache d'intégration
CEUn cache d'embedding stocke des représentations précalculées de données pour une récupération efficace dans les applications d'IA.
Minimisation du risque empirique
ERMLa minimisation du risque empirique est un principe en apprentissage automatique qui vise à minimiser l'erreur sur un ensemble de données donné.
Centralisation du Gradient
GCLa centralisation du gradient (Gradient Centralization) est une technique qui améliore le processus d'optimisation en apprentissage profond en modifiant les mises à jour du gradient.
Vérification du gradient
GCLa vérification du gradient (Gradient Checkpointing) est une technique d'optimisation de mémoire utilisée lors de l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.
Recherche en grille
GSLa recherche en grille est une méthode systématique pour ajuster les hyperparamètres dans les modèles d'apprentissage automatique.
Recherche Hoop
La recherche Hoop est un algorithme d'optimisation pour une récupération efficace des données dans des espaces de haute dimension.
Optimisation conjointe
JOL'optimisation conjointe est une méthode qui améliore simultanément plusieurs objectifs dans les systèmes d'apprentissage automatique et d'IA.
Taux d'apprentissage par couche
LWRLe taux d'apprentissage par couche ajuste le taux d'apprentissage pour chaque couche d'un réseau neuronal individuellement pendant l'entraînement.
Optimiseur Lookahead
LAOUn optimiseur Lookahead prédit les états futurs pour améliorer la prise de décision dans les algorithmes d'IA.
Déroulement de boucle
LULoop unrolling is an optimization technique that increases a program's execution speed by reducing the overhead of loop control.
Procédure d'optimisation
Une procédure d'optimisation est une méthode systématique utilisée pour améliorer la performance des modèles d'IA en ajustant leurs paramètres.
Technique d'optimisation
Les techniques d'optimisation sont des méthodes utilisées pour améliorer la performance et l'efficacité des modèles et algorithmes d'IA.
Gradient Top-K
TKGLa Top-K Gradient est une méthode en optimisation de l'IA qui sélectionne les gradients les plus élevés pour les mises à jour du modèle.