Обучение Новости Инструм.Вакансии Миссия

Глоссарий терминов искусственного интеллекта

Что такое Потеря тренировки?

Определение

Значение ошибки модели вычисляется во время обучения и со временем оптимизируется в сторону уменьшения.

Просмотрите полный глоссарий AI Изучите все бесплатные руководства по искусственному интеллекту

Функция потерьМатематическая цель, позволяющая количественно оценить ошибку прогноза во время обучения.Модель ДрифтаСнижение производительности со временем, поскольку реальные условия отличаются от предположений обучения.Вычисление во время тестированияДополнительные вычисления вывода, используемые во время формирования ответа для улучшения качества или рассуждения.Дрейф данныхИзменение реальных входных данных с течением времени, которое может ухудшить производительность модели.ГиперпараметрЗначение конфигурации, установленное перед обучением, например скорость обучения, размер пакета или глубина.Прекращение знанийПоследний момент времени отражается в данных обучения модели.

Узнайте больше в наших бесплатных руководствах.

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

См. также

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