提升预测准确性的3大关键策略!
在业界,通常利用在线学习、连续学习、迁移学习等方法,提高模型的鲁棒性和泛化能力。杨院士建议,为了确保模型的长期准确性,通常应在模型建立后的2至3年内进行一次偏差评估,再通过持续学习或迁移学习等人工智能技术,对模型进行必要的更新和重新训练,以维持其性能和准确性。此外,模型的选择和优化是一个复杂且多维度的过...
科大讯飞取得视频检测专利,能有效提升算法泛化性和鲁棒性
本方法中,使用音频特征数据对视频特征数据中的嘴部区域执行注意力机制,强化了视频的嘴部区域的特征,同时,由于考虑了音频、视频、音视频多模态特征距离三个维度的虚假视频判别,从而能够有效的提升算法泛化性和鲁棒性,使得该方法具有泛化性好、可靠性高等优点。本文源自金融界...
...专利,提高了岩性识别的准确性、稳定性、鲁棒性,并提高了泛化能力
本发明实施例提供的岩石储层岩性识别方法及系统,提高了岩性识别的准确性、稳定性、鲁棒性,并提高了泛化能力。本文源自金融界
AGI 怎样“反诈”:对抗鲁棒性与对齐泛化视角
基于上述问题,TonyWang将着重讨论(1)以视觉与零和博弈(尤其是围棋)作为两个案例研究,概述如何将通用人工智能安全视为一个对抗鲁棒性问题以及该问题的难点所在。(2)促进对抗鲁棒性的最佳方法以及这些方法的不足之处。(3)推动对抗鲁棒性领域向前发展的潜在方法。随后,周展辉将介绍推理时对齐方法(Inference-timeAli...
PromptBench: 首个大语言模型提示鲁棒性的评测基准
具体来说,UL2在翻译任务中表现出色,而ChatGPT则在某些NLI任务中表现出很好的鲁棒性。然而,Vicuna在所有任务中都表现出对攻击的高度敏感性。需要注意的是,模型鲁棒性和大小之间似乎没有明显的关联。模型鲁棒性的差异可能源于采用的特定的微调技术。例如,UL2和T5都是在大型数据集上进行微调的,ChatGPT是通过RLHF微调的...
人机对齐概述 | 17. 如何让AI保持“目标鲁棒性”?可解释性技术
可解释性技术导读目标错误泛化指AI系统的能力成功泛化但其目标没有按预期泛化,因此系统有能力追求错误的目标(www.e993.com)2024年7月6日。上篇介绍的一种方法是对抗训练。而本篇介绍另一种方法是开发可解释性技术,旨在深入了解深度神经网络是如何或为何起作用的。有两种不同的方法来解释神经网络:一是建立一个内在可解释的模型,二是给定一个...
CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了
但是最近的研究表明,SAM在多种下游任务中并非具有很强的鲁棒性与泛化性,例如在医学图像、伪装物体、添加干扰的自然图像等领域表现较差。这可能是由于训练数据集与下游的测试数据集之间存在较大的域差异(DomainShift)所致。因此,一个非常重要的问题是,如何设计域自适应方案,使SAM在面对现实世界和多样化的下游任务...
AGI怎样“反诈”:对抗鲁棒性与对齐泛化视角 | 大模型安全与对齐...
AGI怎样“反诈”:对抗鲁棒性与对齐泛化视角|大模型安全与对齐读书会·周六直播,鲁棒性,大模型,读书会,会·周,人工智能,视频生成模型
腾讯公司申请支付风险识别专利,能提升模型的鲁棒性、稳定性和泛化...
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万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
除此之外还涉及到分布外泛化(Out-of-DistributionGeneralization,OOD)的鲁棒性,即机器学习模型面对训练数据分布之外的新数据时泛化能力不足,包括错误泛化问题(misgeneralization)。[3]例如,在一项模型训练任务中(benchmark),小人的训练目标是穿过重重的阻拦,跳到游戏场景的最右边,金币通常放置在终点的位置。然而由于“吃...