Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Gradient-Based Hyperparameter Optimization
Méthode d'optimisation qui utilise les gradients pour ajuster les hyperparamètres de manière continue, permettant une convergence plus rapide que les méthodes de recherche traditionnelles.
Hypergradient
Gradient de la fonction de perte par rapport aux hyperparamètres, calculé en utilisant la différenciation automatique à travers le processus d'optimisation des paramètres du modèle.
Bilevel Optimization
Problème d'optimisation hiérarchique où les hyperparamètres (niveau supérieur) optimisent les performances du modèle après que les paramètres (niveau inférieur) ont convergé.
Implicit Differentiation
Technique permettant de calculer des gradients sans rétropropagation explicite, en utilisant le théorème des fonctions implicites pour les points d'équilibre de l'optimisation.
Hyperparameter Sensitivity Analysis
Étude quantitative de l'influence des variations d'hyperparamètres sur les performances du modèle, utilisant des informations de gradient pour identifier les paramètres critiques.
Differentiable Programming
Paradigme de programmation où les programmes sont entièrement différentiables, permettant l'optimisation par gradient de tous les aspects du calcul y compris les hyperparamètres.
Unrolled Optimization
Technique où les étapes d'optimisation des paramètres sont explicitement déroulées dans le graphe computationnel pour permettre la rétropropagation à travers le processus d'optimisation.
Hyperparameter Differentiation
Processus mathématique consistant à calculer les dérivées partielles de la fonction objectif par rapport aux hyperparamètres, souvent via la règle de chaîne inversée.
Gradient Descent for Hyperparameters
Application de l'algorithme de descente de gradient directement à l'espace des hyperparamètres, utilisant des approximations continues pour les paramètres discrets.
Neural Architecture Optimization
Sous-domaine du NAS utilisant des méthodes par gradient pour découvrir et optimiser continuellement les architectures de réseaux de neurones.
Hyperparameter Regularization
Technique ajoutant des termes de pénalité sur les hyperparamètres dans la fonction objectif pour stabiliser leur optimisation par gradient et éviter le surapprentissage.
Differentiable Augmentation Search
Méthode optimisant les politiques d'augmentation de données par gradient, traitant les choix d'augmentation comme des paramètres continus dans l'espace de probabilité.