Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Оптимизация гиперпараметров на основе градиента
Метод оптимизации, который использует градиенты для непрерывной настройки гиперпараметров, обеспечивая более быструю сходимость по сравнению с традиционными методами поиска.
Гиперградиент
Градиент функции потерь относительно гиперпараметров, вычисляемый с использованием автоматического дифференцирования через процесс оптимизации параметров модели.
Двухуровневая оптимизация
Иерархическая задача оптимизации, в которой гиперпараметры (верхний уровень) оптимизируют производительность модели после сходимости параметров (нижний уровень).
Неявное дифференцирование
Техника, позволяющая вычислять градиенты без явного обратного распространения, используя теорему о неявных функциях для точек равновесия оптимизации.
Анализ чувствительности гиперпараметров
Количественное исследование влияния изменений гиперпараметров на производительность модели, использующее информацию о градиентах для выявления критических параметров.
Дифференцируемое программирование
Парадигма программирования, в которой программы полностью дифференцируемы, что позволяет оптимизацию градиентом всех аспектов вычислений, включая гиперпараметры.
Развернутая оптимизация
Техника, при которой шаги оптимизации параметров явно разворачиваются в вычислительном графе, чтобы разрешить обратное распространение через процесс оптимизации.
Дифференцирование гиперпараметров
Математический процесс вычисления частных производных целевой функции относительно гиперпараметров, часто через обратное правило цепи.
Gradient Descent for Hyperparameters
Application de l'algorithme de descente de gradient directement à l'espace des hyperparamètres, utilisant des approximations continues pour les paramètres discrets.
Neural Architecture Optimization
Sous-domaine du NAS utilisant des méthodes par gradient pour découvrir et optimiser continuellement les architectures de réseaux de neurones.
Hyperparameter Regularization
Technique ajoutant des termes de pénalité sur les hyperparamètres dans la fonction objectif pour stabiliser leur optimisation par gradient et éviter le surapprentissage.
Differentiable Augmentation Search
Méthode optimisant les politiques d'augmentation de données par gradient, traitant les choix d'augmentation comme des paramètres continus dans l'espace de probabilité.