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Accueil/Glossaire/Paramètre
Terme du glossaire IA

Qu'est-ce que Paramètre?

Définition

Un poids appris à l'intérieur d'un modèle qui influence ses résultats.

Termes associés

Poids
Une valeur numérique apprise qui met à l'échelle les signaux transitant par un réseau neuronal.
Réglage fin efficace des paramètres (PEFT)
Méthodes qui adaptent les modèles en entraînant un petit sous-ensemble de paramètres ajoutés.
Biais algorithmique
Iniquité systématique dans les résultats du modèle causée par des données, des hypothèses ou des choix de modélisation biaisés.
Étiquetage des données
Processus d'attribution de balises ou de sorties cibles à des données brutes pour un apprentissage supervisé.
Dégradé
Un vecteur montrant dans quelle mesure chaque paramètre doit changer pour réduire les pertes.
Vérité terrain
Étiquettes de référence fiables utilisées pour entraîner ou évaluer les sorties du modèle.

Apprenez-en davantage dans nos guides gratuits

Hard Parameter Sharing in Multi-Task NetworksGumbel-Softmax and ReparameterizationLoRA and Parameter-Efficient TuningHyperparameter Tuning

Voir aussi

OverfittingOpen-Source ModelPerplexityOCR (Optical Character Recognition)PipelineNormalizationPrecisionNeural Network
PreviousOverfittingNextParameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)
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