《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现差”。产生原因是市场规律发生变化,或者对回测阶段数据噪音的过度学习。回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
在数据缺乏的场景中,噪点、不平衡或更复杂的模型都可能无法产生更好的性能,并可能导致过拟合。对架构范例的熟悉程度有限:随着深度学习的巨大进步,许多新颖的架构和模型正在出现。然而,研究人员默认使用他们熟悉的模型,而这可能不是他们期望结果的最佳选择。人们必须随时了解深度学习和计算机视觉领域的最新贡献,以分析新...
生成模型的流形、KL的正式严格定义
如前所述,尝试通过最大似然在流形设置中最小化KL散度可能导致流形过拟合(第4.1节),而在理论上向数据添加少量噪声可以绕过这个问题,但在实践中可能并不会。张等人(2020a)提出不仅向数据添加噪声,还向模型添加相同量的噪声。他们通过引入散布差异来形式化这个想法。在这里,我们将专注于散布KL散度和高斯噪声,但需要强...
AI搜索“懒人神器”,如何向谷歌和百度发起挑战?
3.技术原因导致过拟合问题,构成侵权在少部分情况下,AI模型会因为训练技术问题出现过拟合问题,导致输出的结果内容和训练内容高度相似,而这种照搬、“洗稿”的行为,实质上是从对AI对网站内容的合理使用变成了抄袭,同样侵权。从这三点出发,再回看百度这件事。百度百科作为一个百科全书形式的内容平台,既拥有部分百科词...
大语言模型为什么有智能,仍然是个谜
根据经典统计学,模型越大,就越容易过拟合。这是因为参数越多,模型就越容易找到连接所有点的曲线。这表明,如果模型要泛化,就必须找到欠拟合和过拟合之间的平衡点。然而,这并不是我们在大模型中看到的现象。最著名的例子是双下降(doubledescent)现象。
Sora 横空出世,会颠覆哪些行业?|算法|模态|视图|拟合|视频生成...
模型出现这两类问题的原因是将并不准确分类的样本选取进行了训练,形成的决策树也就不是最优模型,导致真实应用的泛化表现下降(www.e993.com)2024年10月23日。过拟合和欠拟合无法被彻底消除,但未来可以通过一些方法进行缓解减少,例如:正则化、数据清洗、降低训练样本量、Dropout弃用,剪枝算法等。
解构海洋缺氧:浙大 GIS 实验室融合机器学习及卫星测绘,发布全球海...
浙大GIS实验室开发了一个全球海表溶解氧综合建模框架DOsurface-PredFramework,并基于该框架生成了一个跨越2010年-2018年的大规模海表溶解氧数据集SSDO,分析了海表溶解氧的变化规律及其成因。多年前,海洋专家EricPrince在进行鱼类标记追踪时发现了一个异常现象:蓝色马林鱼在美国东南部通常会下潜至800...
机器学习基金失败的十大原因及应对策略
第一个原因是市场对于信息的处理并不是一个恒定的速度,通常开盘后一小时内的交易活跃度远大于下午一小时。作为一个人,他处理信息会存在时间上的不均衡性,而电脑不会。因此很有可能会对于低活跃时间的样本过采样,而对高活跃时间段的样本低采样。第二个原因是时序样本通常由于时序自相关、异方差、非正态等因素造成...
揭秘深度学习成功的数学原因:从全局最优性到学习表征不变性
深层网络取得成功的关键原因是其较于传统神经网络有着大量的层;但也有其他架构调整,比如ReLU[2]和残差「捷径」连接(residualshortcutconnections)[3]。成功的其他主要因素还包括海量数据集的可用性,比如ImageNet等数据集中的数百万张图像,以及用于解决由此产生的高维优化问题的高效GPU计算硬件(可能具备...
AI被一件T恤蒙蔽“双眼” 见识不够是根本原因
柯逍表示,美国汽车协会的汽车辅助驾驶案例中,行人被漏检或者未能及时被检测到,都可能导致交通事故的产生。此外,安防监控漏检危险人物与物品也可能导致安全隐患,不法分子可以利用对抗攻击来发现目标检测系统的漏洞,并进行攻击。“安全问题的产生可能有模型本身缺陷问题,如泛化性能不足,训练数据单一,存在过拟合等现象...