élagage
- Domaine
-
- intelligence artificielle
- Dernière mise à jour
Définition :
Technique d'optimisation qui consiste à supprimer de manière sélective des éléments inutiles ou superflus d'un modèle d'intelligence artificielle dans le but de réduire sa taille et sa complexité, améliorant ainsi son efficacité et ses performances.
Notes :
L'élagage consiste le plus souvent à supprimer les connexions individuelles entre les neurones dont le poids est inférieur à un certain seuil, leur contribution étant jugée négligeable (élagage de poids). Il existe également des approches plus globales comme l'élagage de neurones, qui vise le retrait de neurones entiers, ou l'élagage structuré, par lequel sont supprimés des groupes de paramètres.
L'élagage doit généralement être suivi d'une phase d'affinage afin de compenser les retraits et de maintenir les performances du modèle.
L'élagage est nécessaire lorsqu'il s'agit de déployer des modèles d'intelligence artificielle sur des plateformes ayant des ressources limitées.
Cette fiche fait partie du vocabulaire L'intelligence artificielle en évolution : les termes de l'IA.
Terme privilégié :
- élagage n. m.
Traductions
-
anglais
Auteur : Office québécois de la langue française,Terme :
- pruning