ECCV 2024 | 数字人也懂惯性定律,上海AI Lab提出3D人体姿态序列...
为了减轻在过度依赖姿态序列的过拟合问题,我们设计了一个局部动态上下文编码器。这种方法使我们能够解决由动态上下文引起的惯性歧义,并提高宽松服装下人体的渲染质量。I3D-Human数据集解决了以往数据集中速度差异过小,衣料过度贴身等问题,并推进了对复杂衣着和速度模式下人体运动的研究。最后,欢迎大家点!作者:詹亦凡来...
一文看尽LLM对齐技术:RLHF、RLAIF、PPO、DPO……
之前有研究发现,迭代式学习有时会降低LLM在某些任务上的性能,这可能是过拟合的迹象。但是,目前还没有研究者探索如何确定终止迭代的合理epoch。简化SFT+对齐当前的方法通常是以一种连续方式实现SFT和对齐。但是,这种方法往往会导致灾难性遗忘,并让整个训练过程变得更加费力。PAFT方法减轻灾难性遗忘的方式...
追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破?|体操|黄仁勋|国际...
MEGA通过对注意力机制进行改进,显著降低了模型的复杂性,使得LLM能够处理更长的输入序列,而不会导致内存和计算需求的急剧增加。Megalodon进一步通过引入“分块注意力”机制,将输入序列划分为固定大小的块,从而将模型的复杂度从二次降低到线性。这种方法不仅减少了计算负担,还增加了额外的并行处理层次,加速了模型训练过程...
OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会
换言之,大模型会以某种方式超越曾经我们以为的最佳点,并解决过拟合问题。随着模型变得更大,情况(性能)会变得更好。一年后,巴拉克与人合著了一篇论文,表明双下降现象比许多人想象的更普遍。这种情况不仅发生在模型变得更大时,也发生在拥有大量训练数据的模型或训练时间更长的模型中。这种行为被称为良性过拟合,目前...
人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)
-欠拟合发生在模型在训练数据上的性能不佳,也不能泛化到新数据上。34.正则化Regularization-正则化是一种防止过拟合的方法,它通过添加一个惩罚项到损失函数来限制模型的复杂度。35.交叉验证Cross-Validation-交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术,它将数据分成几份,轮流使用其中一份作为测试集,其余...
一网打尽!深度学习常见问题!
解决过拟合问题(即减少差异):优先级别递减添加更多训练数据(如果可能!)添加归一化(例如批量归一化、层归一化)添加数据增强增加正则化(例如,dropout、L2、权重衰减)误差分析选择不同的(更接近最先进的)模型架构调整超参数提前停止(不推荐)删除特征(不推荐)...
CES亮点:AI赋能与产业创新|DALL-E 3、SD等20+图像生成模型综述
Google在图像生成模型MaskGIT和Muse中采用并行解码的策略,与VQGAN中使用的序列解码方式不同,该并行解码方案只需要8个解码步骤就能生成16x16=256个图像token,相比之下,VQGAN需要256次解码才能生成同样数量的token。并行解码过程主要包括四个步骤:-Predict给定一个遮罩的token序列(已确定的token未被遮罩,待生成的tok...
FCS | 前沿研究:基于非显著区域擦除的时间序列增强方法
FCS|前沿研究:基于非显著区域擦除的时间序列增强方法导读基于擦除的数据增强是解决过拟合问题的绝佳解决方案,因为它可以通过擦除数据的某些区域去创建合成样本,并以此来增加训练数据集的大小。在时间序列分类中,关键的判别特征通常以信息片的形式存在于细微的显著区域,这些区域是区分类别的核心基础,例如ECG时间...
OpenAI要为GPT-4解决数学问题:奖励模型指错,解题水平达到新高度
为了最大限度地减少过拟合,PRM800K训练集包含来自MATH的4.5K测试问题数据,并仅在剩余的500个MATH测试问题上评估模型。结果监督奖励模型(ORM)该研究按照与Cobbeetal.(2021)类似的方法训练ORM,并从生成器中为每个问题采样固定数量的解决方案,然后训练ORM来预测每个解决方案的正确与否。实...
腾讯QQ看点团队:用迁移学习架构解决短视频冷启推荐问题
三、数据处理这里介绍我们在优化模型过程中几个有效的数据处理方法:1、item过滤与编码过滤:由于涉及到不同业务数据,腾讯视频业务流水均需要封闭域中安全获取,得到用户的原始观看序列后,需要过滤一些过热或过冷的视频item(过热的视频没有区分度,无法看出用户特定的偏好;过冷的视频由于出现次数少,模型学...