トレーニング技術

カリキュラム蒸留は、AIのトレーニングを容易にするために、タスクを簡単から難しいへと整理する手法です。

勾配蓄積は、より大きな有効バッチサイズで深層学習モデルを訓練できる技術です。

勾配クリッピングは、ニューラルネットワークのトレーニング中に勾配の爆発を防ぐために使用される技術です。

ヒントトレーニングは、AIモデルが特定の指導や手がかりから学習してパフォーマンスを向上させる方法です。

内部共変量シフトは、トレーニング中にネットワーク入力の分布が変化することを指します。

学習率ウォームアップは、訓練の初期に学習率を徐々に増加させてモデルの収束を改善します。

One-Cycle Policyは、各データバッチごとにパラメータを単一のサイクルで更新することで学習を最適化するAIトレーニング手法です。

スケジュールドサンプリングは、モデルの性能向上のためにトレーニングデータを時間とともに調整する機械学習の手法です。