Que signifie "Scores de transférabilité"?
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Les scores de transférabilité sont des outils pour évaluer à quel point un modèle entraîné sur une tâche peut fonctionner sur une autre tâche. Dans des domaines comme l'analyse d'images médicales et le traitement de la parole, ces scores peuvent aider à choisir les meilleurs modèles sans avoir à tester chacun d'eux avec un entraînement intensif.
Pourquoi c'est important
Quand on développe des modèles, surtout dans des domaines avec peu de données, c'est souvent compliqué de savoir lequel marchera bien pour des tâches spécifiques. Les scores de transférabilité visent à fournir un moyen rapide d'évaluer les modèles sur la base de leurs performances précédentes, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources.
Limitations
Bien que les scores de transférabilité montrent du potentiel pour des tâches générales, leur efficacité dans des domaines spécialisés comme la médecine et la parole reste encore à prouver. Des recherches ont montré que ces scores ne prédisent pas toujours de manière fiable comment un modèle va performer sur de nouvelles tâches spécifiques. Du coup, il faut encore travailler pour améliorer leur fiabilité dans ces domaines.