Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Taux d'Apprentissage Discriminant
Stratégie de fine-tuning appliquant des taux d'apprentissage différents aux couches du réseau, généralement un taux plus faible pour les couches pré-entraînées et un taux plus élevé pour les nouvelles couches.
Gel de Couches (Layer Freezing)
Technique consistant à désactiver la mise à jour des poids (gradients) de certaines couches du modèle pré-entraîné pendant l'entraînement, pour préserver les caractéristiques génériques apprises.
Head de Détection
Module ajouté à la fin du backbone network, spécifiquement entraîné pour prédire les boîtes englobantes (bounding boxes) et les classes de probabilité pour les objets détectés.
Ré-entraînement Progressif
Approche de fine-tuning où le modèle est d'abord entraîné avec les couches supérieures gelées, puis les couches inférieures sont progressivement dégelées pour un ajustement plus fin.
Poids d'ImageNet
Paramètres pré-entraînés sur le jeu de données ImageNet (1.2 million d'images, 1000 classes), couramment utilisés comme point de départ pour les modèles de vision par ordinateur en transfer learning.
Biais de Domaine
Différence systématique dans la distribution statistique des données entre le domaine source (sur lequel le modèle est pré-entraîné) et le domaine cible (sur lequel il est déployé).