跑步中的“过拟合”:跑步训练中你被自己“骗”了吗?
这其实就是“过拟合”的典型案例。在跑步训练中,“过拟合”指的是你将过于关注细节,而忽略了整体的训练目标。例如,你可能只专注于提高配速,却忽略了力量训练的重要性;你可能过度追求高强度训练,却忽视了休息和恢复的必要性;你可能为了追求更好的装备,却忽略了自身的训练计划和执行力。跑步训练中的“过拟合”表...
如何通过图表分析黄金趋势?这种分析方法有哪些局限性?
过度拟合是指在分析过程中,过于依赖特定的历史数据,导致分析结果与实际情况不符。例如,某些投资者可能会根据特定的历史数据绘制出复杂的趋势线,但这并不意味着这些趋势线在未来仍然有效。4.市场情绪的影响图表分析主要关注价格走势,但市场情绪对黄金价格的影响同样重要。例如,在市场恐慌时期,黄金通常被视为避险资产...
同花顺金融早报(10月16日)
外交部:中方关注半岛局势发展和朝韩关系动向10月15日,外交部发言人毛宁主持例行记者会。有记者就当前半岛局势提问。毛宁表示,作为半岛近邻,中方关注半岛局势发展和朝韩关系动向,半岛局势紧张不符合各方的共同利益,当务之急是避免矛盾进一步激化。中方致力于维护半岛和平稳定,推动半岛问题政治解决的立场没有变化,我们也希...
如何提升泛化能力?泛化和大模型性能有何关系?一文了解
训练数据的拟合度良好。当存在欠拟合或过拟合,即便数据有增强,依然会影响模型性能和泛化能力。所以目前,业界很多人几乎把提升模型泛化能力和保障训练数据的合理拟合度强关联。而避免数据集过度拟合,无法泛化到新数据,自然成了提升模型泛化能力的一大突破口。关于如何避免过拟合,此前我们曾专门分享过(什么是过拟合?如...
北大对齐团队独家解读:OpenAI o1「后训练」时代强化学习新范式
仅仅通过比较合理推理的回答和正确回答是否一致(或者PredictedDistribution的相似度)是不够的。这不禁引发我们对于OpenAIo1的技术路径的思考。OpenAIo1应当也是沿着STaR和Quiet-STaR类似的路线,优化模型内部生成合理推理(即隐式的CoT)的过程。而Post-Training阶段RL的训练阶段主要算力也应当是...
基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足
基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足:1、训练时间长多内层神经网络的大语言模型由于模型参数较多,训练时间较长(www.e993.com)2024年10月23日。这会导致模型的迭代周期较长,限制了模型的实时性和即时...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。交易者效应物理学中有一个叫作观察者效应(observereffect)的概念,它的意思是,衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象,观察者的观察行为反而打扰了他们的试...
千万IP创科普丨时间序列+预训练大模型
Mixup是一种数据增强方案,用于缓解深度学习模型中的过度拟合和过拟合问题。现有工作已将Mixup扩展到时间序列领域,提出了TSMix。TSMix从训练数据集中随机采样k个特定长度的时间序列,对其进行缩放,并取其凸组合。组合权重从对称的Dirichlet分布中采样。TSMix通过混合来自不同时间序列的模式来增强数据的多样性。
PaLM 2数学性能暴涨6%!DeepMind新作力证「合成数据」是通往AGI关键
研究人员怀疑性能倒退可能是由于过度拟合造成的。由于APPS数据集的大小约为MATH数据集的三分之一,因此受此问题的影响更大。如何影响pass@k和多数投票的性能?如下图所示,是PaLM-2-L预训练模型和用微调模型的Pass@K结果。对于固定数量的样本k,使用进行微调可以大大提高Pass@K的性能。
从“选择困难症”说起:如何让决策树替你做选择?
信息增益阈值(InformationGainThreshold):如果分裂后的信息增益小于某个阈值,则停止分裂,因为继续分裂的收益可能不足以提升模型的性能。数据集纯度:当一个节点中的数据已经足够纯净(如所有样本都属于同一个类别)时,可以停止分裂。决定何时停止分裂是防止过拟合、提高模型泛化能力的关键步骤。过早停止可能导致欠拟合,...