What is Training Loss? Definition | AI Understanding

정의

훈련 중에 계산되고 시간이 지남에 따라 하향 최적화되는 모델 오류 값입니다.

관련 용어

훈련 중 예측 오류를 수량화하는 수학적 목표입니다.

모델 드리프트

실제 조건이 훈련 가정과 다르기 때문에 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다.

테스트 시간 컴퓨팅

품질이나 추론을 개선하기 위해 응답 생성 중에 사용되는 추가 추론 계산입니다.

데이터 드리프트

시간에 따른 실제 입력 데이터의 변화로 인해 모델 성능이 저하될 수 있습니다.

초매개변수

학습률, 배치 크기, 깊이 등 훈련 전에 설정되는 구성 값입니다.

모델의 학습 데이터에 반영된 최신 시점입니다.

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

See also

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

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