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177Guides gratuits
1Pistes thématiques
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Cinq cours axés sur les résultats

Chaque cours comprend des résultats explicites, des compétences cartographiées, des activités pratiques et une synthèse appliquée.

Pistes thématiques

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177 de 1019 guides illustrés. Filtrez par piste ou recherchez ci-dessus.

Technique

Forçage des enseignants dans les modèles de séquence

Le forçage de l'enseignant est une astuce de formation pour les modèles de séquence dans laquelle le véritable jeton précédent, et non la propre supposition du modèle, est introduit comme entrée suivante.

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Technique

Échantillonnage programmé et biais d’exposition

Le biais d'exposition est l'écart qui apparaît lorsqu'un modèle formé uniquement sur des préfixes parfaits doit, lors de l'inférence, conditionner ses propres sorties imparfaites.

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Technique

Perte focale pour détection déséquilibrée

La perte focale est une fonction de perte modifiée qui minimise les exemples faciles afin qu'un détecteur puisse se concentrer sur les plus difficiles et les plus rares.

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Technique

Augmentation du temps de test

L'augmentation au moment du test (TTA) exécute un modèle entraîné sur plusieurs versions modifiées de la même entrée et fait la moyenne des prédictions.

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Technique

Échantillonnage négatif et estimation contrastée du bruit

L'échantillonnage négatif et l'estimation contrastive du bruit (NCE) sont des astuces qui permettent aux modèles d'apprendre sur d'énormes vocabulaires sans calculer un softmax complet coûteux.

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Technique

Objectifs InfoNCE et SimCLR

InfoNCE est la perte contrastive qui apprend à un modèle à rassembler les paires correspondantes et à séparer les paires incompatibles dans l'espace d'intégration.

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Technique

Moyenne de poids stochastique

La moyenne stochastique du poids (SWA) prend une simple moyenne des poids du modèle à partir de plusieurs points tard dans l'entraînement au lieu de simplement conserver le poids final…

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Technique

Lookahead et Lion Optimizers

Lookahead et Lion sont deux variantes modernes de l'optimisation des réseaux neuronaux.

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Technique

Augmentation du Mixup et du CutMix

Mixup et CutMix sont des méthodes d'augmentation des données qui créent de nouveaux exemples de formation en mélangeant deux images et leurs étiquettes.

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Technique

Minage négatif en ligne et dur

L'exploitation minière négative dure sélectionne les exemples les plus informatifs et difficiles à distinguer sur lesquels s'entraîner au lieu de gaspiller des efforts sur les exemples faciles que le modèle obtient déjà…

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Technique

Réseaux de capsules

Les réseaux de capsules sont une architecture neuronale qui regroupe les neurones en « capsules » qui génèrent des vecteurs codant à la fois pour savoir si une caractéristique existe et sa pose…

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Technique

Réseaux d'état d'écho et calcul de réservoir

L'informatique réservoir est un raccourci astucieux pour entraîner des réseaux récurrents : laissez fixe un grand « réservoir » de neurones connectés de manière aléatoire et entraînez-vous uniquement…

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