الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: الضبط الدقيق
-
شبكة عصبية تلافيفية من نوع EfficientNet-B0 معدلة بدقة لتصنيف دقيق وفعال لأمراض أوراق التفاح
2025 | المؤلف: Ali Hassan وآخرون | المجلة: Scientific Reports | المجال: علوم النبات (Plant Science)تقدم هذه الورقة البحثية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) من نوع EfficientNet-B0 تم ضبطها بدقة، مصممة للتصنيف الآلي لأمراض أوراق التفاح، وهو أمر حاسم لإدارة المحاصيل بشكل فعال. يستخدم النموذج قاعدة EfficientNet-B0 المدربة مسبقًا، معززة بتعديلات معمارية مثل طبقة التجميع الأقصى العالمية (GMP)، والتسرب، والتنظيم. لمواجهة عدم توازن الفئات وتعزيز التعميم، نفذ المؤلفون استراتيجية تدريب شاملة…
-
تعديل النماذج اللغوية الكبيرة للتكيف مع المجالات: استكشاف استراتيجيات التدريب، والتوسع، ودمج النماذج، والقدرات التآزرية
2025 | المؤلف: Wei Lu وآخرون | المجلة: npj Computational Materials | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)يتناول هذا القسم من ورقة البحث ضبط النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) لتطبيقات محددة في مجالات معينة، لا سيما في علوم المواد والهندسة. يستقصي المؤلفون استراتيجيات تدريب مختلفة، بما في ذلك إعادة التدريب المستمر (CPT)، وضبط دقيق تحت إشراف (SFT)، وطرق تحسين قائمة على التفضيلات مثل تحسين التفضيل المباشر (DPO) وتحسين نسبة الاحتمالات (ORPO). تشير نتائجهم…
-
مقارنة استراتيجيات الضبط الدقيق لتعلم النقل في تصنيف الصور الطبية
2024 | المؤلف: Ana Davila وآخرون | المجلة: Image and Vision Computing | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تتناول هذه الدراسة تحدي تكييف النماذج المدربة مسبقًا لسياقات التصوير الطبي المتخصصة، مع تسليط الضوء على قيود تطبيق النماذج المتقدمة مباشرة على بيانات طبية متنوعة. تقيم الدراسة ثماني استراتيجيات للتعديل الدقيق، بما في ذلك التقنيات القياسية والأساليب المبتكرة مثل تحرير الطبقات تدريجيًا ومعدلات التعلم التكيفية، عبر ثلاث بنى معروفة لشبكات الأعصاب التلافيفية (CNN) – ResNet-50…