Técnicas de Treinamento

A Destilação por Currículo é uma técnica em IA que simplifica o treinamento ao organizar tarefas de fácil a difícil.

Acúmulo de gradiente é uma técnica que permite treinar modelos de aprendizado profundo com tamanhos de lote efetivos maiores.

A técnica de recorte de gradiente é usada para evitar gradientes explosivos durante o treinamento de redes neurais.

O Treinamento por Dicas é um método onde modelos de IA aprendem a partir de orientações ou pistas específicas para melhorar seu desempenho em tarefas.

Deslocamento covariante interno refere-se a mudanças na distribuição das entradas da rede durante o treinamento.

Aquecimento da Taxa de Aprendizado aumenta gradualmente a taxa de aprendizado no início do treinamento para melhorar a convergência do modelo.

Uma Política de Um Ciclo é uma abordagem de treinamento de IA que otimiza o aprendizado atualizando os parâmetros em um único ciclo para cada lote de dados.

O Sampling Agendado é uma técnica em aprendizado de máquina que ajusta os dados de treinamento ao longo do tempo para melhorar o desempenho do modelo.