4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
合成数据不仅具有无需标注、可高效生成cornercase场景等特点,而且,还可以高效解决真实数据集中的场景多样性/分布问题,从而使模型更容易避免“过拟合”的问题。合成数据及相关技术不仅可以弥补真实数据不足的问题,而且,还可以用来提升真实数据的使用效率。对这个观点,光轮智能CEO谢晨此前的解释是:在拿到主机厂或自...
具身大模型研究综述|算法|机器人|鲁棒性|离散化|神经网络|大语言...
数据不确定性,具体指测量系统导致的数据内在的噪声,该误差无法避免;模型不确定性,具体包括:模型结构设计带来的误差、模型训练过程随机性带来的误差、数据领域迁移带来的误差、完全未知的数据带来的误差。模型不确定性可以通过针对性的调整(如增加训练数据等)来缓解甚至解决。[61]学术界希望通过对不确定性的研究,减少模...
余成峰 | 法律人工智能新范式:封闭与开放的二元兼容 | 中外法学...
深度学习一旦收敛,就可能出现“过拟合”现象,从而丧失认知上的灵活性。换言之,法律机器学习的技术模型难以根据外部数据更新,自主调整系统节点的连结权重。对于新的法律问题,原有的系统难以处理,就只能将系统知识归零,重新设定理想值,针对更大规模的法律语料库,重新开启训练过程。第四,在这种状态下,大数据系统缺乏运作...
机器学习可重复性危机下,创建复杂数据系统的挑战
当进行预测模型拟合时,首先使用像线性回归这样的简单方法是个好思路。人们通常声称这样做是为了避免过拟合。然而,关键的好处在于线性回归易于实现且运行速度快,使我们能够快速建立第一个反馈回路,并保持较短的反馈周期。这条钢线(软件工程中的最小可行产品)允许在不偏离工作代码库太远的情况下进行迭代和构建复杂性。
《现代电影技术》|智能科技引领电影产业提质升级:思考、策略与前瞻
过拟合不能从根本上去除,只能缓解和降低其风险。另外,针对高维数据,由于计算量显著增大,机器学习与深度学习问题求解将极其困难,通常称为维数灾难(CurseofDimensionality),必须妥善有效应对。3.2从传统深度学习到人工智能预训练大模型自深度学习发展以来,人工智能模型基本上是针对特定应用场景需求进行训练的中小模型,...
私募圆桌对话一:风险因素正边际缓解,A股有望迎来春暖花开
您所谓的黑天鹅事件,是不常出现的,这样的事件如何影响市场,是一个相对长周期的判断,用量化的方式去探索规律,会出现数据量少,颗粒度大,小数据建模容易过拟合(www.e993.com)2024年9月17日。短周期预测,主要靠归纳,把握市场参与者的行为习惯,数据颗粒度小,数据量大,适合用IT和智能统计方法去把握;长周期预测,主要靠演绎,举一反三,洞悉产业发展、...
睡觉做梦正在防止你“沉迷现实,无法自拔”
现在常见的机器学习模型也很容易遇到过拟合的问题——毕竟神经网络太过强大,能看到许多人看不到的规律,或是将偶然的因素当成规律;从而只会“死记硬背”,只能处理和样本一致的内容,而无法触类旁通。避免过拟合的关键在于,要想办法让模型知道,哪些因素是偶然的、可以忽略的,而哪些规律是重要的、要认真学习。
唐林垚|数据合规科技的风险规制及法理构建
简言之,数据合规科技虽然大幅增加了可供机器学习模型深度挖掘的大数据体量,但如果增加的大数据异质化程度较低,数据量和模型性能之间仍然不呈线性关系,在过拟合问题之外,还可能由于噪声侵入进一步降低系统效率。如何将数据资源的非均衡性考虑在内,建立科学的数据筛选和容忍机制,是数据合规科技规制需要考虑的第二层问题。
中山大学林倞解读视觉语义理解新趋势:从表达学习到知识及因果融合
但由于我们的世界是动态变化而且分裂通向多元未来的,这意味着现有的深度学习实际上是在过拟合我们的观测世界,而对未来的改变却显得无能为力。因此,Bengio教授进一步提出了"因果表示学习"的概念,试图从数据中学习到这些变量表达以及建立结构关系,同时去学习,拟合不同世界,不同可能下的分布情况。这过程当中就会对应到...
教会你使用AI绘画利器Stable Diffusion_腾讯新闻
而这一步的难点是避免过拟合,文中作者通过新增一种autogenousclass-specificpriorpreservationloss,来避免遗忘问题Akeyproblemisthatfine-tuningonasmallsetofimagesshowingoursubjectispronetooverfittingonthegivenimages.Forthis,wepresentanautogenousclass-specificprior...