Joint Learning

Joint learning, ou apprentissage conjoint, fait référence à l’entraînement d’un modèle sur plusieurs tâches simultanément, en partageant des informations entre elles. Cette approche peut améliorer la performance globale du modèle sur toutes les tâches en exploitant les corrélations et les complémentarités entre elles.

Exemple : Un modèle d’apprentissage profond pourrait être entraîné conjointement pour reconnaître à la fois les objets et les scènes dans des images. En apprenant ces tâches ensemble, le modèle peut mieux comprendre le contexte global d’une image, ce qui améliore sa capacité à identifier les objets spécifiques en reconnaissant comment ils s’intègrent dans la scène globale.

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