长序列预测 & 时空预测万字长文:一文带你探索多元时间序列预测的...

这样的异质性可以解释为何常见的先进神经网络(如Transformer模型)与基础网络(如Linear模型)表现出矛盾的结果:Transformer模型虽然强大,但它们往往基于较强的Bias,在存在分布漂移或模式不明确的数据集上容易过拟合。而线性模型因其简单性,虽然欠拟合复杂模式,但在面对这些数据集时却能保持较好的鲁棒性。因此,我们得出假设...

AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码

过拟合表现为模型在训练集上性能很好,但在验证集上性能差;欠拟合则是模型在训练集和验证集上性能都不佳。通过监测训练过程中的性能变化,可以及时发现过拟合或欠拟合问题,并采取相应的措施,如增加数据量、调整模型复杂度、使用正则化等5.可解释性和伦理考量1)可解释性对于一些关键应用领域,如医疗、金融等,模...

如何利用AI模型寻找日内最佳买卖点? | 民生金工

原因主要有两个:第一,不同时点的预测标签长度不一致,与我们在过往报告中的深度学习预测股票未来n日收益不同,在日内随着预测时点向后推移,我们的预测标签窗口会渐渐缩短。9:35分的模型预测了未来230分钟的收益,下午14:50的模型只预测最后5分钟收益,预测含义不一致,故须分开建模;第二,对于不同时点的预测模型,注意力...

人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”

*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的、未见过的数据上表现不佳。往往我们希望学得的模型能够好地认识新的草莓,这种能力被称为“泛化”(Generalization)。

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...

1.1端到端的基本定义1.1.1感知信息的无损传递在此前的报告中,我们提到,端到端的核心定义应为:感知信息无损传递、可以实现自动驾驶系统的全局优化。这个全局优化是如何实现的呢?具体地说,端到端模型通过神经网络的链式法则,从输出端(规划)向输入端(感知)贯通,输出结果可以将误差依次反向传播给所有模块,以最小化...

“维度诅咒”背后的数学,深入理解高维中惊人现象背后的数学原理

维数诅咒与过拟合原理密切相关(www.e993.com)2024年11月4日。由于空间体积随维度呈指数增长,我们需要非常大的数据集来充分捕捉和建模高维模式。更糟糕的是:为了克服这一限制,我们需要的样本数量也需要随着维度指数增长。这种特征众多但数据点相对较少的情况,特别容易发生过拟合。奥卡姆剃刀原理建议,相较于复杂模型,简单模型通常更优,因为它们不太可...

可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案

在这篇知乎文章中,我们关注神经网络解释性领域的一个根本问题,即如何从一个解析分析的角度去严格预测出神经网络在训练过程中泛化能力的变化情况,并且精确的分析神经网络从欠拟合到过拟合的整个动态变化过程及其背后的根本原因。首先,我们将交互的阶数(复杂度)定义为交互中的输入变量的数量,...

一文搞懂大模型!基础知识、 LLM 应用、 RAG 、 Agent 与未来发展

不过,要注意的是,参数多并不总是好事。如果参数过多,而训练数据不足,模型可能会过拟合,也就是说它在训练数据上表现得很好,但在未见过的数据上就不怎么样了。所以,参数数量和训练数据的平衡非常重要。三金哥:那使用175B个参数进行训练需要多少资源,要训练多久?

详解AI产品经理工作全流程

产生过拟合的原因一般有:特征过多,模型复杂度过高,样本数据无法代表预定的分类,样本噪音干扰过大等。欠拟合:模型不能很好的捕捉数据特征,不能很好的拟合数据。在训练集的表现就很差,需要继续努力“学习”。产生欠拟合的原因一般有:模型复杂度过低、特征量过少等。