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Término del glosario de IA

¿Qué es Pérdida de entrenamiento?

Definición

El valor de error del modelo calculado durante el entrenamiento y optimizado hacia abajo con el tiempo.

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Función de pérdidaUn objetivo matemático que cuantifica el error de predicción durante el entrenamiento.Deriva del modeloDegradación del rendimiento con el tiempo a medida que las condiciones del mundo real difieren de los supuestos de entrenamiento.Cálculo del tiempo de pruebaCálculo de inferencia adicional utilizado durante la generación de respuestas para mejorar la calidad o el razonamiento.Deriva de datosUn cambio en los datos de entrada del mundo real a lo largo del tiempo que puede degradar el rendimiento del modelo.HiperparámetroUn valor de configuración establecido antes del entrenamiento, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote o la profundidad.Límite de conocimientoEl último momento reflejado en los datos de entrenamiento de un modelo.

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AI Training Pseudo-Labeling and Self-Training Focal Loss for Imbalanced Detection Triplet Loss and Metric Learning

Véase también

Transformer Unsupervised Learning Transfer Learning Validation Set Top-p (Nucleus) Sampling Vector Database Top-k Sampling Vision-Language Model (VLM)