深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
除此之外,也能看到RankIC较高的位置基本集中在将第一层设置较大(64至512),第二层设置较小(16至64)的位置,说明先前经验值的设置方式在用全连接神经网络选股的场景下也同样较为适用。最后通篇来看,前文中计算的用Lasso拟合的5日Alpha158因子的RankIC为10.57%,而一层全连接神经网络拟合的5日Alpha158因子的Rank...
苹果发布Apple Intelligence技术报告:没有选英伟达,在8192块TPU上...
训练超参数:模型使用AFM-server的恒定学习率5e??6和AFM-device模型的2e??5,以及0.1的dropout率进行训练。由于评估指标在不同的检查点之间波动,我们根据自动评估基准和最佳N选择进行检查点选择,以测试RL的潜力。4.3来自人类反馈的强化学习(RLHF)我们进一步使用收集到的人类偏好数据进行强化学习,以提高模型的性能...
DenseMamba:大模型的DenseNet时刻,Mamba和RetNet精度显著提升
除此之外,模型结构和其他训练设置均遵循了Mamba论文中的描述。具体而言,对于360M参数的模型,学习率被设定为3e-4;对于1.3B参数的模型,学习率被设定为2e-4。在这两种情况下,均没有采用dropout技术。下表比较了DenseMamba与相对应模型的性能。DenseMamba在测试集上表现出卓越的困惑度和准确性,优...
一网打尽!深度学习常见问题!
当对测试分发中的标记数据的访问受到限制及可以获得大量相对相似的数据时要考虑领域适配。包括自监督领域适配和无监督领域适配。如果(test)-val看起来明显比test好,则说明验证集过度拟合这种情况发生在小验证集或大量超参数调整时当它发生时,重新收集验证集数据3.5超参数优化超参数优化面临如下问题:网络:Re...
Dropout也能自动化了,谷歌Quoc Le等人利用强化学习自动找寻模型...
在ImageNet数据集上,AutoDropout将ResNet-50的top-1准确率从76.5%提升至78.7%,EfficientNet-B7的性能则从84.1%提升至84.7%。在CIFAR-10-4000的半监督设置下,AutoDropout也将Wide-ResNet-28-2的准确率从94.9%提升至95.8%。对于语言建模任务而言,AutoDropout将Transformer-XL在...
使用贝叶斯优化进行深度神经网络超参数优化
hp.Int():设置超参数的范围,其值为整数-例如,密集层中隐藏单元的数量:model.add(Dense(units=hp.Int('dense-bot',min_value=50,max_value=350,step=50))hp.Choice():为超参数提供一组值——例如,Adam或SGD作为最佳优化器?
如何在确保准确度>99%的前提下减少CNN的训练参数(附链接)|池化|...
MaxPooling池化对输入数据向下采样,所以它有助于减少参数。第一个块中的卷积层由32个不同的滤波器组成,滤波器的核非常小,大小为3x3;第二个块中,滤波器的数量减少到14个。因为假设图像的基本部分位于中心,而不是在边缘,所以没有使用填充,将步长(步幅)设置为1。激活函数采用ReLU,因为它是目前最先进的技术。批归一...
【干货指南】机器学习必须需要大量数据?小数据集也能有大价值!
Earlystopping是一种简单的正则化方法,只需监控验证集性能,如果你发现验证集性能不再提高,就停止训练。这种方法在没有大数据的情况下非常重要,因为模型在5-10次甚至更少次数的迭代之后,通常就开始出现过拟合了。减少参数的数量如果你没有大型数据集,那你就应该谨慎设计网络中的层数和每层的神经元数量。此外,向...
不是大模型全局微调不起,只是LoRA更有性价比,教程已经准备好了
LoRA允许我们在单个GPU上微调7B参数规模的大语言模型。在这个特定情况下,采用最佳设置过的QLoRA(r=256,alpha=512),使用AdamW优化器处理17.86GB(50k训练样例)的数据在A100上大约需要3个小时(此处为Alpaca数据集)。在本文的其余部分中,我将回答你可能遇到的其他问题。
开源图像模型Stable Diffusion入门手册
这个参数对性能有一定要求,如果性能足够,增加batchsize在理论上会提高模型的准确性。如果数据集样本量较小,BatchSize可以等于样本数量,即把所有数据集一起输入网络进行训练,这样做的效果也很好;但是如果样本量较大,这肯定让设备吃不消,因此需要减小BatchSize。但是,如果BatchSize太小,那么意味着在一个...