Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Otimização de Hiperparâmetros Baseada em Gradiente
Método de otimização que utiliza gradientes para ajustar hiperparâmetros de forma contínua, permitindo uma convergência mais rápida do que os métodos de busca tradicionais.
Hipergradiente
Gradiente da função de perda em relação aos hiperparâmetros, calculado usando diferenciação automática através do processo de otimização dos parâmetros do modelo.
Otimização Bi-nível
Problema de otimização hierárquica onde os hiperparâmetros (nível superior) otimizam o desempenho do modelo depois que os parâmetros (nível inferior) convergiram.
Diferenciação Implícita
Técnica que permite calcular gradientes sem retropropagação explícita, utilizando o teorema das funções implícitas para os pontos de equilíbrio da otimização.
Análise de Sensibilidade de Hiperparâmetros
Estudo quantitativo da influência das variações de hiperparâmetros no desempenho do modelo, utilizando informações de gradiente para identificar os parâmetros críticos.
Programação Diferenciável
Paradigma de programação onde os programas são totalmente diferenciáveis, permitindo a otimização por gradiente de todos os aspectos do cálculo, incluindo os hiperparâmetros.
Otimização Desdobrada
Técnica onde as etapas de otimização dos parâmetros são explicitamente desdobradas no grafo computacional para permitir a retropropagação através do processo de otimização.
Diferenciação de Hiperparâmetros
Processo matemático que consiste em calcular as derivadas parciais da função objetivo em relação aos hiperparâmetros, frequentemente via a regra da cadeia inversa.
Descida de Gradiente para Hiperparâmetros
Aplicação do algoritmo de descida de gradiente diretamente ao espaço dos hiperparâmetros, utilizando aproximações contínuas para parâmetros discretos.
Otimização de Arquitetura Neural
Subdomínio do NAS que utiliza métodos baseados em gradiente para descobrir e otimizar continuamente as arquiteturas de redes neurais.
Regularização de Hiperparâmetros
Técnica que adiciona termos de penalidade aos hiperparâmetros na função objetivo para estabilizar sua otimização por gradiente e evitar o sobreajuste.
Busca por Aumento Diferenciável
Método que otimiza políticas de aumento de dados por gradiente, tratando as escolhas de aumento como parâmetros contínuos no espaço de probabilidade.