Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Aprendizagem Contrastiva Supervisionada (SupCon)
Método de aprendizagem profunda que combina aprendizagem contrastiva e rótulos de classe para melhorar a separação das representações no espaço de embedding, agrupando instâncias da mesma classe.
Espaço de Embedding
Espaço vetorial de alta dimensão onde os dados são projetados para capturar suas características semânticas, permitindo a medição de similaridade entre as instâncias.
Função de Perda Contrastiva
Função de perda que minimiza a distância entre pares positivos e maximiza a distância entre pares negativos no espaço de embedding.
Parâmetro de Temperatura
Hiperparâmetro escalar que controla a concentração da distribuição das similaridades, influenciando a penalidade de amostras difíceis na aprendizagem contrastiva.
Projeção de Características
Transformação não-linear aplicada às características extraídas pelo codificador antes do cálculo da perda contrastiva.
Normalização por Lote (Batch Normalization)
Técnica de regularização que normaliza as ativações em cada mini-lote para estabilizar o treinamento e melhorar a convergência.
Aprendizagem de Representações
Processo de extração automática de características relevantes a partir de dados brutos para formar representações compactas e informativas.
Discriminação de Instâncias
Tarefa pretexto que consiste em distinguir diferentes instâncias em um lote, fundamento da aprendizagem contrastiva.
Cabeça de projeção
Rede neural adicional aplicada após o codificador principal para mapear as características no espaço onde a perda contrastiva é calculada.
Amostragem consciente de classes
Estratégia de amostragem que garante um equilíbrio de classes em cada lote para otimizar a aprendizagem contrastiva supervisionada.
Mineração de negativos difíceis
Técnica que seleciona especificamente os exemplos negativos mais semelhantes à âncora para melhorar a qualidade da fronteira de decisão.
Aumento de características
Aplicação de transformações estocásticas aos dados de entrada para criar diferentes visões da mesma instância, essencial para a aprendizagem contrastiva.
Aprendizagem métrica
Paradigma de aprendizagem que visa aprender uma função de distância onde as instâncias semelhantes estão próximas e as dissimilares estão distantes.