EliGE做客fl0m博客节目探讨CS帧数问题
01EliGE在fl0m的博客节目中讨论了CS新版本的看法,认为现在北美CS队伍的差距不大。02他指出CS2帧数问题仍然存在,尤其是在1%loss方面,CS2的表现没有CSGO好。03然而,EliGE认为CS2的整体表现与CSGO相比仅差5%-10%,不是非常明显的缺点。04他希望Valve能放开限制,让人们玩128tick,以提升游戏体验。05目前,普通玩...
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
即,我们可以构造出一个基于交互的logicalmodel,无论我们如何遮挡输入样本,这个logicalmodel依然可精确拟合模型在此输入样本在任意遮挡状态下的输出值。稀疏性:面向分类任务的神经网络往往只建模少量的显著交互概念,而大部分交互概念都是数值效用都接近于0的噪声。样本间迁移性:交互在不同样本间是可迁移的,...
目前线缆的主要电气性能不良项目|导体|信号|差分|共模|差模|损耗...
差模共模转换,也就是说,在传输差模信号时,信号受到干扰,在接收端信号被误判为共模信号;差模信号转化为共模信号,就是指差模共模转换了(理论上是越少越好)主要是描述测试对线间两根讯号线的对称性(或者叫平衡性,电磁耦合好坏的差异),和线对的衰减(InsertionLoss),延迟差(IntrapairSkew)有关.虽然从量测最终...
26 岁面壁智能 CTO 曾国洋:“卷”参数没意义,不提升模型效率,参数...
大家最常遇到的训练失败,比如loss不收敛,而造成这种情况的原因有很多,如超参数选择不合理,以及模型数值稳定性的问题。举个例子,在训练数据中存在一些固定的模式,在数据中出现“a”后面一定是“b”的情况,模型会倾向于学习将参数值增大以提高预测准确率。然而,当参数值增大到一定程度时,数值稳定性可能会受到影响,...
弥合2D和3D生成领域之间的次元壁,X-Dreamer实现高质量的文本到3D...
虽然text-to-3D的生成通过利用预训练的text-to-2D的扩散模型已经取得了重大进展,但是2D图像和3D资产之间仍存在很大的领域差距。这种区别在图1中清楚地展示出来。首先,text-to-2D模型产生与相机无关的生成结果,专注于从特定角度生成高质量图像,而忽略其他角度。相比之下,3D内容创建与相机参数(如...
作为一个完整的交易体系,止损(stop loss)是其中很重要的部分
（四）止损可能也需要历史验证和大概率虽然止损行动经常是无条件的执行，但实际中是否采取止损行动，可能还是与成功的概率大小有关，至少在股票市场中是这样(www.e993.com)2024年11月8日。期货市场等保证金交易的市场是否需要考虑概率的大小，可能还需要讨论。这涉及股票市场和期货市场在使用止损方面的差异。这是因为，期货市场中，存在“一击致命”...
旷视研究院提出Circle Loss,统一优化视角,革新深度特征学习范式
相对而言,新提出的CircleLoss可根据相似性得分与最优值的距离,动态地为相似度分数分配不同的梯度。对于A(s_n和s_p都很大),CircleLoss的重点是优化s_n;对于B,因为s_n显著下降,CircleLoss会降低它的梯度,并因此会施加温和的优化。
裸卖认沽期权风险很大,我们如何聪明地裸卖认沽期权?
但由于影响期权价格变动的因素多且复杂,在许多情形下,即使标的物价格变化不大时,期权价格也可能变动非常剧烈,因此最好基于标的物价格设置退出点,比如当标的物价格到达期权执行价格时将期权平仓。值得一提的是,基于期权价格设置退出点有一个好处,即能够使用止损指令(StopLossOrder),这样做可以避免人为因素的干扰。
全球股市历史之很大亏损:ETO外汇称集体倒吸一口凉气
Ontheotherhand,wehaveAmericanInternationalGroup(AIG),theAmericaninsurancegiant,whichreportedalossof$99.3billionin2008duetoheavylossesinmortgage-backedsecuritiesinvestments.Ultimately,withthesupportof"high-interestloans"totalingover$180billionfrom...
UbiComp 2022 | 网络丢包对联邦学习影响很大?中科大数据研究中心...
为了进一步提高通信和聚合的效率,我们探讨了局部更新与全局模型收敛的相关性,提出MAFL来选取对全局模型收敛贡献最大的局部更新参数。MAFL利用了"动量裁剪"的概念,即选择每次更新中那些最远离0的权重参数。假设ui,j为模型Loss相对于权重Wi,j的梯度,则第t轮参数的更新动量可表示为:...