不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
可以看到,随着数据越来越难压缩,拟合得到的Scalinglaw的边界逐渐变得偏向于数据,在0.23<gzip可压缩率<0.45区间中某个点时越过Chinchilla的一比一边界。为了根据数据集的可压缩率预测Scalinglaw参数,可在每个数据集的拟合Scalinglaw参数上进行简单的线性回归拟合。之前我们提到,针对数据集D,...
数据更多更好还是质量更高更好?这项研究能帮你做出选择
当计算预算低时,重复使用高质量数据更好;当不差钱时,使用大量数据更有利。对基础模型进行scaling是指使用更多数据、计算和参数进行预训练...
TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
我们从数据视角出发,利用噪声建模来改造真实配对数据,使其能够提供可学习性更好的数据映射供神经网络学习。基于光子散粒噪声可以被泊松分布准确建模这一认识,我们提出了ShotNoiseAugmentation(SNA)来增加真实配对数据的数据量。得益于数据量的增加,可学习性增强后的数据映射可以促使去噪图像具有更清晰的纹理。在期刊...
科学指南针XRD数据精修——带你步入绚丽的晶体世界
优点:精修参数少,收敛速度快,计算工作量少,结果准。缺点:有相同或非常相近的位置衍射峰的Ikc最终是相等的,需要剔除。常用程序:fullprof,extraRietveld法:给定一个大致正确的结构模型、选择合适的峰型参数、仪器参数、背底函数进行拟合,得到一个修正的与实际相符的结构模型优点:应用较广,能较精确确定晶体结构...
北京市农林科学院王冬:浅谈多元校正建模的几个常见问题
因此,建立校正模型前,应对校正集数据、外部验证集数据和全部样本数据分别计算n、Min、Max、Ave、Std、Rx、CV统计量,并比较三个数据集的各统计量是否存在明显差异。2.3线性和非线性算法选择线性拟合算法、亦或是非线性拟合算法,是建立校正模型过程的重要问题。线性拟合和非线性拟合各有优点,也各有不足。一般地,...
AI领域的几个概念:机器学习、深度学习和大模型
深度学习的优点(和传统机器学习相比):自动提取特征(www.e993.com)2024年8月7日。深度学习可以自动学习特征,从而避免了手动提取特征的麻烦。适用于大规模数据。深度学习的算法适用于大规模的数据集。预测效果较好。深度学习的算法预测效果较好,可以处理较为复杂的数据集。深度学习的缺点(和传统机器学习相比):...
Nature Ecology & Evolution: 植被恢复力评估的可靠性取决于生物...
MODIS数据被广泛用于植被恢复能力的研究。为了研究恢复力的时间趋势——例如,在人为气候和土地利用变化影响的背景下——中分辨率成像系统植被指数(EVI、NDVI、kNDVI、GPP、LAI)具有很大的优势,因为它们是单一传感器产品;因此,可以先验地排除不同传感器信号合并可能造成的恢复力趋势偏差,例如,其他基于NDVI、植被光学深度...
一文读懂:机器学习模型构建全流程
这里的“最优”,指的是模型拟合能力和泛化能力的平衡点。拟合能力:模型在已知数据上(训练集)表现的好坏泛化能力:模型在未知数据上(测试集)表现的好如果想让模型有足够好的拟合能力,就需要构建一个复杂的模型对训练集进行训练,但是模型越复杂就会越依赖训练集的数据,就越可能出现训练集的表现很好,但在测试集上...
21种数学建模国赛常用方法,附MATLAB代码总结
m1=length(A);%原始的数据的个数fori=s+1:m1y(i-s)=x(i)-x(i-s);%进行周期差分变换endToEstMd=arima('ARLags',1,'MALags',1:1,'Constant',0);%指定模型的结构[EstMd,EstParamCov,LogL,info]=estimate(ToEstMd,w');%模型拟合...
深市上市公司公告(3月5日)
这样设置具有结构简单、轻薄,连接稳固的优点,实现降本同时提高空间利用率。此外,温度采集模块与汇流排通过卡接,去除传统的采样模块固定支架,实现减重降本目的。中国一汽申请电池总成、热管理系统的控制方法、控制装置及车辆专利,解决了现有技术中的热管理系统不能兼顾快速冷却和快速加热的问题...