Definition
カリキュラム学習は、人間の教育を模倣し、通常は単純なサンプルから始めて複雑さを徐々に増加させる構造化された順序でトレーニングデータを提供します。このアプローチは、ニューラルネットワークの学習効率と汎化性能を向上させるのに役立ちます。
Summary
モデルが難しい例に進む前に、簡単な例から学習するトレーニング戦略。
Key Concepts
- 段階的な難易度
- サンプルのシーケンシング
- 収束速度
- 汎化性能
Use Cases
- 複雑な画像データセットでの深層ニューラルネットワークのトレーニング
- 文の複雑さが異なる言語モデリング
- 報酬が稀疏な強化学習タスク