20个实验数据创造AI蛋白质里程碑!上海交大联合上海AI Lab发布FSFP...
为了避免由于训练数据太少而导致灾难性过拟合,FSFP使用低秩自适应(LoRA)将可训练的秩分解矩阵注入到PLMs中,其中它们的原始预训练参数被冻结,所有模型更新都被限制为小数量的可训练参数。将元训练模型迁移到目标少样本学习任务中在元训练后,该研究可以得到基于LoRA参数的初始化,并最终将元训练好的PLMs...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”自动驾驶的仿真,最早就是以合成数据为主。
大模型到底能有多“大”?|模型|参数|算法_新浪新闻
数据限制,数据不够容易产生过拟合问题随着模型规模的增加,对训练数据的需求也随之增加。大模型需要大量的、高质量的数据来避免过拟合,并确保模型能够学习到足够多样化的特征。然而,获取、清洗和标注足够量级和质量的数据是一个巨大的挑战。目前已有的公开数据集往往无法满足这些大型模型的需求,而且随着模型规模的进一步扩...
详解XGBoost 2.0重大更新!|算法|基尼|拟合|残差_网易订阅
过拟合和修剪决策树也会过度拟合,尤其是当它们很深的时候,会捕获数据中的噪声。有两个主要策略可以解决这个问题:分割:随着树的增长,持续监控它在验证数据集上的性能。如果性能开始下降,这是停止生长树的信号。后修剪:在树完全生长后,修剪不能提供太多预测能力的节点。这通常是通过删除节点并检查它是否会降低验证...
奥卡姆剃刀的“谎言”
例如,如果两个理论都能够解释同一个观察到的现象,但其中一个理论需要更多的假设,那么奥卡姆剃刀原则建议我们选择假设较少的那个理论。例子A:外星人来过的痕迹情境:假设你有一天早上发现自家的花园里有一块草地被压得扁扁的,图案很特别,就像有什么东西压过。你想找出导致这种情况的原因。
中泰证券资管李玉刚:量化只是工具 基于归纳的决策很难避免黑天鹅
对此,李玉刚总结,当大家在说量化的时候,往往会通过模型去做预测(www.e993.com)2024年7月12日。但实际上,这些预测可能没那么可靠,因为金融领域的数据,相对于要描述的变量来说,样本时间往往太少了。“如果只是通过回溯历史去探索规律,很容易发生过度拟合的问题;如果不能回答‘为什么’,过拟合的危害可能要高过拟合不足的危害”,李玉刚说。
干货:机器学习最全知识点汇总(万字长文)
欠拟合也称为欠学习,直观表现是训练得到的模型在训练集上表现差,没有学到数据的规律。引起欠拟合的原因有模型本身过于简单,例如数据本身是非线性的但使用了线性模型;特征数太少无法正确的建立映射关系。过拟合也称为过学习,直观表现是在训练集上表现好,但在测试集上表现不好,推广泛化性能差。过拟合产生的根本原因...
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
事实上,无论是衍射网络的衍射调制层,还是肿瘤细胞的散射ONN,它们的网络都是分层的。在以往的研究中,研究人员发现神经网络需要适当的层数来完成特定的任务,这样才能达到低损耗、高精度和良好的性能。如果网络层数太少,其训练推理能力达不到预期效果;如果层数太多,则容易出现梯度下降和过拟合问题,导致效果不佳,训练时间...
机器学习面试的 12 个基础问题|算法|导数|神经网络_网易订阅
批归一化也可用作正则化(regularization)的一种形式,有助于实现过拟合的最小化。使用批归一化时,我们无需再使用过多的dropout;这是很有助益的,因为我们无需担心再执行dropout时丢失太多信息。但是,仍然建议组合使用这两种技术。问题2阐述偏置和方差的概念以及它们之间的权衡关系...
ImageNet验证集6%的标签都是错的,MIT:十大常用数据集没那么靠谱
这不是传统的过拟合。更大的模型能够更好地泛化至测试数据中给定的噪声标签,但这是有问题的,因为在标签修正之后的测试数据上进行评估时,这些模型给出的预测结果比不上那些容量较小的模型。在存在大量标注错误的现实世界数据集中,小容量模型可能比大容量模型更有用。举个例子,从基于原始给定标签的测试准确率来看,Na...