TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
2-stage detector9-layer network5G + AI0-shot learning6DoF pose estimation3D convolution8-bit quantization7D representation1-shot learning4D data
A
AlgorithmAutoencoderAGI / Artificial General IntelligenceAttentionArtificial Intelligence (AI)
B
BERTBatch NormalizationBackpropagationBiasBoosting
C
ChatbotClassifier / ClassificationCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClustering
D
Deterministic ModelDiscriminative ModelDeepfakeData AugmentationDeep Learning
E
EpochEncoderEnsemble LearningEmbeddingExplainable AI (XAI)
F
Foundation ModelFeature ExtractionFusion / Multimodal FusionForward PropagationFine-tuning
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGenerative AIGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)
H
HyperparameterHidden LayerHallucinationHeuristicHierarchical Model
I
Instance / SampleInstruction tuningIntelligence Amplification / AugmentationInterpretabilityImbalanced Data
J
JAXJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtapositionJittering
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Large Language Model (LLM)Latent VariableLoss FunctionLearning RateLSTM / Long Short-Term Memory
M
ModelMachine Learning (ML)Meta-learningMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Neural NetworkNovelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalization
O
OptimizerOnline LearningObjective FunctionOverfittingOne-hot Encoding
P
ParameterPromptPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretraining
Q
QueryQuality EstimationQuantizationQ-learningQueue / Buffer
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Self-Supervised LearningSupervised LearningSamplingSequence ModelingSoftmax
T
TokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter TuningTraining Data
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUnderfittingUniversal Approximation TheoremU-Net
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingValidation SetVanishing / Exploding GradientVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisYield (model yield / throughput)Yoga of AIY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZygosity in augmentationZero-gradient phenomenon

Qu'est-ce que la Fonction de Perte

La fonction de perte est un concept crucial en apprentissage automatique et en apprentissage profond. Elle évalue la différence entre la valeur prédite et la valeur réelle. Au cours du processus de formation du modèle, la sortie de la fonction de perte guide l'ajustement des paramètres du modèle afin de minimiser les erreurs de prédiction, ce qui améliore ainsi la précision du modèle.


Il existe plusieurs formes de fonctions de perte, telles que l'erreur quadratique moyenne (MSE) et la perte d'entropie croisée. Le choix d'une fonction de perte appropriée n'affecte pas seulement la vitesse de convergence du modèle, mais aussi ses performances globales. La conception de la fonction de perte est souvent étroitement liée à la nature du problème spécifique, comme les problèmes de classification ou de régression.


Au cours de l'entraînement, le modèle met à jour ses paramètres à l'aide d'algorithmes d'optimisation, tels que la descente de gradient, pour minimiser la valeur de la fonction de perte. La fonction de perte fournit des retours d'information pour aider le modèle à apprendre des configurations de paramètres optimales.


À l'avenir, au fur et à mesure que la technologie d'apprentissage automatique continue d'évoluer, la recherche et l'application des fonctions de perte progresseront également. De nouvelles formes de fonctions de perte pourraient être proposées pour s'adapter à des tâches et à des architectures de modèles plus complexes. Le choix et la conception des fonctions de perte resteront un point focal pour les chercheurs et les ingénieurs.


Lors de l'utilisation des fonctions de perte, il est très important d'être conscient de leurs avantages et inconvénients. Bien que les fonctions de perte puissent guider efficacement l'apprentissage du modèle, leur sensibilité peut conduire à un surajustement dans certaines situations, en particulier lorsque la quantité de données est limitée ou qu'il y a beaucoup de bruit. Il est donc nécessaire de considérer soigneusement le choix de la fonction de perte.