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Population-Based Training (PBT)
一种超参数优化方法，它结合了强化学习和进化算法，在模型训练期间动态调整超参数。
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Hyperparamètres adaptatifs
根据模型性能动态演变的训练参数，而非预先设定。
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Dynamique de population
一种进化过程，其中个体（模型）在共享的训练环境中相互作用、竞争并交换信息。
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Schedule d'apprentissage dynamique
基于种群内相对性能自动调整学习率的策略。
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Période d'évaluation
PBT周期中，选择和利用阶段之间的时间间隔，决定了超参数调整的频率。
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Critère de performance
用于评估和比较PBT种群内模型的指标或一组指标。
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Décroissance exponentielle adaptative
一种自动调整学习率的策略，其衰减根据相对性能动态调节。
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Transfert de connaissances inter-individus
PBT的一种机制，允许模型通过共享种群内发现的最佳配置来进行集体学习。
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PBT中的纳什均衡
理论状态，在没有任何种群模型可以通过单方面改变超参数来提高其性能。
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PBT多目标优化
PBT的扩展，同时处理多个相互矛盾的目标，如准确度与推理时间或能源消耗。
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进化正则化
PBT的有益副作用，其中竞争和种群多样性充当隐式正则化机制。
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引导随机探索
PBT探索策略，其中随机突变偏向于超参数空间中已显示潜力的区域。
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