Glossario IA
Il dizionario completo dell'Intelligenza Artificiale
Semi-Hard Negative
Exemple négatif situé plus loin que l'exemple positif mais encore dans la marge de perte, offrant un compromis optimal entre difficulté et stabilité d'apprentissage.
Batch Hard Mining
Stratégie de sélection qui identifie les négatifs les plus difficiles et les positifs les plus éloignés au sein d'un même batch pour maximiser l'efficacité d'apprentissage.
Offline Hard Negative Mining
Méthode pré-calculant les négatifs difficiles avant l'entraînement, utilisant des modèles pré-entraînés ou des heuristiques pour identifier les échantillons pertinents.
Margin Loss
Paramètre crucial dans les fonctions de perte contrastives définissant la distance minimale requise entre les paires positives et négatives dans l'espace d'embedding.
Supervised Contrastive Learning
Variante de l'apprentissage contrastif utilisant les étiquettes de classe pour définir explicitement les paires positives et négatives, améliorant la séparation inter-classe.