明汯投资:量化模型开发和调校需尽量避免过拟合

明汯投资指出,在模型调试过程中,需要综合考虑数据规模、模型复杂度、数据质量、过度训练等因素,以避免过拟合现象的产生。同时,明汯投资可采用交叉验证等评估方法,及时发现和调整过拟合现象。构建量化投资模型的目的在于对未来市场进行预测和决策,帮助投资者优化投资组合,提供有价值的投资建议。从金融数据的基本特征出发,明...

华大九天取得射频仿真专利,用较少的训练样本克服过拟合现象,节约...

根据本发明实施例的射频仿真方法及装置、计算装置和存储介质,用较少的训练样本克服过拟合现象,节约运算资源。本文源自:金融界

“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。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...

借助神经结构光,浙大实现动态三维现象的实时采集重建

通过使用可训练结构光以及和轻量级一维解码器,本研究更容易学习到结构光图案,二维拍摄照片和三维密度场三者之间的本质联系,不容易过拟合到训练数据中。以下图4展示整体流水线,图5展示相关网络结构。图4:整体采集重建流水线(a),以及从结构光图案到一维局部入射光(b)和从预测的一维密度分布回到三维密度场(c...

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)。

大脑如何区分和存储记忆?

在这种现象中,当数据量处于与网络大小相关的中等水平时,过拟合最为严重(www.e993.com)2024年11月20日。当记忆模式的数量接近网络模型可以处理的最大数量(容量)时,神经网络必须最精细地调整其权重。这通常需要对权重进行大幅度的更改,以减小小的训练误差。为了避免这个问题,最优学生-笔记本网络模型可以通过根据教师的可预测性调整系统巩固的数量,以...

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

5.1发现神经网络在训练过程中交互变化的两阶段现象在这篇知乎文章中,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。

OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会

这意味着,如果要追求泛化,模型必须在欠拟合和过拟合之间找到一个最佳平衡点。然而,这并不是我们在大模型中看到的。这方面最著名的例子是一种被称为“双下降(doubledescent)”的现象。模型的性能通常用它所犯的错误数量来表示:随着性能的提高,错误率也会下降。

奥卡姆剃刀的“谎言”

这个原则强调的是,当我们构建理论或解释现象时,应该避免不必要的假设。例如,如果两个理论都能够解释同一个观察到的现象,但其中一个理论需要更多的假设,那么奥卡姆剃刀原则建议我们选择假设较少的那个理论。例子A:外星人来过的痕迹情境:假设你有一天早上发现自家的花园里有一块草地被压得扁扁的,图案很特别,就像有...

ICML 2024 | 维度坍塌视角下的大规模推荐系统

我们试图去对变换矩阵做一些限制,使其接近单位矩阵,以避免变换矩阵导致的维度坍塌。具体地,我们在模型的损失函数中增加了一个正则损失,使得变换矩阵近似于单位矩阵。但是,我们发现,虽然所有特征embedding的维度坍塌得到了很大程度的缓解(图3(a)),但是模型发生了严重的过拟合,亦即训练时的损失函数大幅降低(图3(c)),...