Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Frente de Pareto
Conjunto de soluções ótimas onde nenhuma outra solução é melhor em todos os objetivos simultaneamente, fundamental para a otimização multi-objetivo em NAS.
Otimização Multi-objetivo
Processo matemático de otimização que visa otimizar simultaneamente vários objetivos conflitantes, como precisão e consumo de energia em NAS.
Busca de Arquitetura Consciente de Energia
Metodologia NAS que otimiza explicitamente o consumo de energia das arquiteturas como objetivo principal ou restrição durante a busca.
NAS com Restrição de Latência
Técnica de busca de arquitetura onde a latência de inferência é usada como restrição ou objetivo no espaço de busca das arquiteturas.
Arquitetura Pareto-ótima
Arquitetura neural que atinge o equilíbrio ótimo entre vários objetivos conflitantes sem poder ser melhorada em um aspecto sem degradar outro.
NAS Multi-objetivo Evolucionário
Abordagem NAS que utiliza algoritmos evolucionários como NSGA-II para explorar simultaneamente vários objetivos no espaço das arquiteturas.
Busca de Arquitetura Neural Eficiente em Recursos
Família de métodos NAS projetados para minimizar o uso de recursos computacionais durante a busca, otimizando múltiplos objetivos.
Compromisso Precisão-Latência
Relação de oposição fundamental entre a precisão de previsão de um modelo e sua velocidade de inferência, central na NAS multi-objetivo.
NAS Sensível à Escalabilidade
Abordagem de pesquisa de arquitetura que considera a capacidade do modelo de se adaptar eficientemente a diferentes escalas de dados e de cálculo como objetivo.
Pesquisa de Arquitetura Eficiente em Memória
Método NAS que otimiza especificamente o uso de memória das arquiteturas candidatas, crucial para implementações em dispositivos com restrições.
Neural Architecture Search Focada em Dispositivos Móveis
Estratégia NAS concebida especificamente para otimizar arquiteturas para implementação em dispositivos móveis com restrições multi-objetivo rigorosas.
Otimização de Arquitetura para Edge Computing
Processo de otimização de arquiteturas neurais especificamente adaptadas às restrições e requisitos da inferência em edge computing.
NAS Sensível à Quantização
Abordagem NAS que integra os efeitos da quantização no processo de pesquisa para otimizar o desempenho pós-quantização.
Pesquisa de Arquitetura Integrada com Poda
Técnica NAS que incorpora estratégias de poda (pruning) diretamente no processo de pesquisa para otimizar o tamanho e a eficiência.
Indicador de Hipervolume
Métrica de qualidade em otimização multi-objetivo que mede o volume coberto pela frente de Pareto no espaço dos objetivos.
NAS Multi-objetivo Baseado em Decomposição
Método NAS que transforma o problema multi-objetivo em vários subproblemas mono-objetivo para uma otimização mais eficiente.
Ponderação Adaptativa de Objetivos
Técnica que ajusta dinamicamente os pesos dos diferentes objetivos durante a NAS para melhorar a exploração do espaço de busca.
Transferência de Aprendizagem de Arquitetura Neural
Abordagem que utiliza o conhecimento de arquiteturas otimizadas para um conjunto de objetivos para acelerar a busca por novos objetivos multi-objetivo.