قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
معدل التعلم التمييزي
استراتيجية ضبط دقيق (fine-tuning) تطبق معدلات تعلم مختلفة على طبقات الشبكة، عادةً معدل أقل للطبقات المدربة مسبقًا ومعدل أعلى للطبقات الجديدة.
تجميد الطبقات
تقنية تتضمن تعطيل تحديث الأوزان (التدرجات) لبعض طبقات النموذج المدرب مسبقًا أثناء التدريب، للحفاظ على الميزات العامة التي تم تعلمها.
رأس الكشف
وحدة تُضاف في نهاية الشبكة الأساسية (backbone network)، تُدرب خصيصًا للتنبؤ بالمربعات المحيطة (bounding boxes) واحتمالات الفئات (classes) للكائنات المكتشفة.
إعادة التدريب التدريجي
نهج ضبط دقيق (fine-tuning) حيث يتم تدريب النموذج أولاً مع تجميد الطبقات العليا، ثم يتم فك تجميد الطبقات السفلية تدريجيًا لضبط أدق.
أوزان ImageNet
معاملات مدربة مسبقًا على مجموعة بيانات ImageNet (1.2 مليون صورة، 1000 فئة)، تُستخدم عادةً كنقطة بداية لنماذج رؤية الكمبيوتر في التعلم بالنقل (transfer learning).
انحياز النطاق
اختلاف منهجي في التوزيع الإحصائي للبيانات بين النطاق المصدر (الذي تم تدريب النموذج عليه مسبقًا) والنطاق الهدف (الذي يتم نشر النموذج عليه).