Techniques d'entraînement

La distillation par curriculum est une technique en IA qui simplifie la formation en organisant les tâches du plus facile au plus difficile.

L'accumulation de gradients est une technique qui permet de former des modèles d'apprentissage profond avec des tailles de lot effectives plus grandes.

La découpe de gradient est une technique utilisée pour prévenir l'explosion des gradients lors de l'entraînement des réseaux neuronaux.

La formation d'indices est une méthode où les modèles d'IA apprennent à partir de guides ou d'indices spécifiques pour améliorer leurs performances sur des tâches.

Le décalage de covariate interne fait référence aux changements dans la distribution des entrées du réseau lors de l'entraînement.

Le warmup du taux d'apprentissage augmente progressivement le taux d'apprentissage au début de l'entraînement pour améliorer la convergence du modèle.

Une politique à cycle unique est une approche d'entraînement en IA qui optimise l'apprentissage en mettant à jour les paramètres en un seul cycle pour chaque lot de données.

L'échantillonnage programmé est une technique en apprentissage automatique qui ajuste les données d'entraînement au fil du temps pour améliorer la performance du modèle.