Terme du glossaire IA

Qu’est-ce que Taux d'apprentissage ?

Définition

Un hyperparamètre de formation contrôlant la quantité de paramètres modifiés à chaque étape de mise à jour.

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Termes associés

DégradéUn vecteur montrant dans quelle mesure chaque paramètre doit changer pour réduire les pertes.HyperparamètreUne valeur de configuration définie avant la formation, telle que le taux d'apprentissage, la taille du lot ou la profondeur.GénéralisationDans quelle mesure un modèle fonctionne-t-il sur de nouvelles données invisibles en dehors de l'ensemble d'entraînement.Réglage fin efficace des paramètres (PEFT)Méthodes qui adaptent les modèles en entraînant un petit sous-ensemble de paramètres ajoutés.Recherche de faisceauUn algorithme de décodage qui conserve les premières séquences candidates à chaque étape pour trouver des sorties à plus forte probabilité.Fonction de perteUn objectif mathématique qui quantifie l'erreur de prédiction lors de l'entraînement.

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Deep LearningReinforcement LearningMachine Learning BasicsSupervised Learning

Voir aussi

Large Language Model (LLM)LoRA (Low-Rank Adaptation)LatencyLabel SmoothingMachine Learning (ML)Knowledge GraphMemory (Agent Memory)Knowledge Distillation