撞墙还是新起点?自回归模型在图像领域展现出Scaling潜力

ScalingLaw的概念其实并不复杂,简单总结起来就是模型越大越好,数据越多越好,算力越强越好。研究ScalingLaw之所以重要,是因为这能为后续的研究探索指引方向。在此之前,虽然已经有不少研究团队尝试过使用Transformer来生成图像,但还少有人严肃地探索过自回归Transformer在图像生成任务上的ScalingLaw。自...

深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...

我们的想法是,从2020年左右开始,或者至少在很长一段时间内,人们已经能够从理论上证明,或者从2020年开始从经验上证明,训练模型的数据越多,模型越大,性能就越好。这与您在本课中看到的内容非常不同。在本课中,我们将教您有关过度拟合的知识。大型语言模型不会发生过度拟合。模型越大,性能越好。对于参加此类课程的...

AI产品经理常用的模型评估指标介绍

通常来说,准确率越高越好,但具体的合理值取决于问题的难度和应用场景。c.应用场景适用于各类分类问题,尤其是在类别分布比较均衡的情况下。例如,在识别手写数字的任务中,可以使用准确率来评估模型的性能。d.优缺点优点:直观易懂,计算简单。缺点:在类别不平衡的情况下,准确率可能会产生误导。例如,如果一个...

12个必须了解的AI模型评估指标

在大多数分类模型中,K-S将落在0到100之间,值越高,模型区分正例和负例的能力就越好。对于本次案例,如下表:我们还可以绘制%CumulativeGood和Bad来查看最大分离。以下是示例图:这里介绍的评估指标主要用于分类问题。到目前为止,我们已经了解了混淆矩阵、提升和增益图以及K-S图。让我们继续学习一些更重...

AI回归模型评估指标:MSE、RMSE、MAE、R2

R2的值一般都在0-1的范围内,越接近1,说明模型预测效果越好。当然如果预测值非常离谱,导致RSS过大,超过TSS值的话,R2也可能是负值,说明模型预测效果非常差。总结本文我们介绍了回归模型的评估指标,学习完这两篇文章之后,我们就掌握了评估模型性能的基本方法。

【原创】考虑能源、环境因素的中国工业效率评价 ——基于SBM模型...

但目前利用SBM模型纳入环境污染因素,分析我国工业环境效率的研究并不多,尚有较大探讨空间(www.e993.com)2024年12月19日。本文针对经济可持续增长的环境资源约束问题,以SBM模型为基础,利用线性规划技术,结合适宜的数量经济学理理论与方法,实际测度1998-2008年,我国30个省市地区规模以上工业企业的环境效率,分析我国现阶段工业增长与资源消耗、环境污染...

第二十一讲 | 多元线性回归分析(超级详细)

---没错,但是对于多元线性回归分析,更加合理的理解是在不同Y预测值情况下,残差的方差变化不大。Q5:一定要严格满足LINK吗?---如果回归分析只是建立自变量与因变量之间关系,无须根据自变量预测因变量的容许区间和可信度等,则方差齐性和正态性可以适当放宽。

R-sq越高代表模型拟合越好?

在统计建模中,究竟R-sq应该取多大?我们经常听到这个疑问。以前,我们分享过如何解释R-Sq,我们还纠正了一个统计上的误区,即较低的R-sq不一定差,较高的R-sq不一定好。显然,“R-sq应该多高”的答案就是:视情况而定。盲目追求高R-sq的模型很容易掉入过度拟合的陷阱,这一点在大数据建模中经常发现。

【技术交流】生态修复|东北山地山口湖生态系统的营养结构和演变趋势

摘要:为探究东北山地湖泊山口湖生态系统的食物网结构并预测更合理的生态管理方式,结合多元逐步回归分析探索了理化因子对山口湖初级生产力的影响,使用Ecopath模型对2014年山口湖生态系统数据进行建模,并利用Ecosim模型分析不同情景下浮游生物和主要鱼类自2014年开始未来20年的变化趋势,结合相关性分析探究山口湖未来的管理方式...

海外文献推荐 第256期:资产定价中的关注溢出效应

我们还研究了不同投资者群体中这些交易模式的异质性。与大多数行为偏差一样,我们发现,更不成熟的投资者(以持仓量小和分散化程度低来加以表示)表现出更强的正反馈交易和更强的关注溢出倾向。3.2.背后机制3.2.1.驱动正反馈交易的因素虽然经典模型通常将正反馈交易归因于投资者的自我归因偏见和“习得性过度自信...