एआई शब्दावली

📖

शब्द

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.

📖

शब्द

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.

📖

शब्द

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.

📖

शब्द

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.

📖

शब्द

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.

📖

शब्द

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).