华泰金工 | 持有红利底仓、适度超配成长——2024Q4行业投资建议
残差部分是无法被市场Beta和风格Beta所解释的部分,可能蕴含着如技术进步、政策支持等行业专属信息。前期报告《行业残差动量定价能力初探》(2024-02-05)采用技术分析来捕捉行业专属信息的异动,构建了残差动量子策略。从统计学原理来说,Beta部分和残差部分是不相关的,实证中两个子策略的长期相关性也较低。最终,...
改变LoRA的初始化方式就能显著提升微调效果
研究团队指出,在全精度下使用PiSSA分解预训练模型,并对残差模型进行4bit量化时,量化误差显著小于广泛使用的QLoRA,甚至好于专门减小量化误差的LoftQ方法(如下图左上角所示)。更小的量化误差,使PiSSA在训练初期更少的损失性能,加上训练主奇异值、奇异向量对收敛速度和拟合效果的提升,最终在MetaMathQA上获得更低的训练...
概率建模和推理的标准化流 review2021
与基于自回归流的约束雅可比矩阵稀疏的情况不同,压缩残差流通常具有稠密的雅可比矩阵,这允许所有输入变量影响所有输出变量。因此,压缩残差流可以非常灵活,并且在实践中表现出良好的结果。另一方面,与基于耦合层的流提供的一次通过的密度评估和采样不同,精确密度评估计算代价昂贵,采样是迭代进行的,这限制了压缩残差流在某些...
何恺明“被拒”缺席、语言模型大行其道,今年的CVPR,彻底变了?
这限制了可变形配准,因为它需要精确密集的每个图像像素之间的对应关系。没有自注意力机制的多层感知器(MLPs)在计算/内存使用方面效率更高,使得捕捉全分辨率细粒度长程依赖成为可能。然而,MLPs尚未在图像配准中得到广泛探索,并且缺乏对医学配准任务至关重要的归纳偏差的考虑。在这项研究中,我们提出了第一个基于MLP的、...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合相比于直接映射更容易优化,训练难度更低,这就代表着能够设计层次更深、更复杂的网络,进而提高模型的性能。残差连接能够使深度神经网络模型具有一定程度的可恢复性。即使一个残差块中的权重没有成功学到有用的特征,残差连接仍然可以传递原始输入信息,因为它...
中国高等教育将在2038年左右迎来历史性“生源拐点”
一是模型的拟合度检验,表4显示模型决定系数R2=0.995,接近于1,说明模型拟合数据的准确度较高;二是模型的显著性检验,模型延迟18阶下LB统计量的P值=9.490>0.05,所以该模型的残差序列为白噪声序列,说明序列中的有效信息已经基本被模型提取,即拟合模型显著有效;三是参数的显著性检验,表5显示AR参数的t统计量的P值=...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
强影响点不仅具有高杠杆,还会对回归模型的拟合直线造成显著的“拖曳”效果。这些点可能是由于极端观测值、样本数量少或数据结构异常等因素所引起的。对于异常值和强影响点,可以使用统计方法进行检测和处理,如绘制残差图、使用统计检验等。异方差:异方差通常发生在最大和最小观测值之间有很大范围的数据集中,或当模...
自回归模型的优缺点及改进方向
偏自相关函数(PACF)则进一步深化了这一分析,专注于剔除先前自变量影响后的残差序列间的关系,为确定模型中自回归项的具体阶数提供了宝贵线索。PACF图中显著不为零的点,指示了在相应滞后阶上,考虑去除其他滞后影响后,当前残差与过去残差之间依然存在的直接关联,这对于优化模型结构、避免过拟合或欠拟合现象至关重要。
WGS84与CGCS2000坐标的精密转换方法和程序实现
NNR-NUVEL1A反应的是大时间尺度上板块的稳定性、刚性运动,其采用的数据在中国也比较少,通过NNR-NUVEL1A模型计算得到的中国大陆速度场残差在E方向和N方向最大值都超过30mm/a,整体RMS也接近10mm/a,说明NNR-NUVEL1A模型只扣除了中国大陆速度场的部分运动趋势,因此不能完全反映中国大陆的整体运动。目前国外通用软件在...
【重磅综述】利用组学大数据评估人的生物学年龄
然后用学习到的关系来预测年龄,并用实际年龄和预测年龄之间的残差来衡量生理年龄(输出模型)。b,维度魔咒是组学机器学习的一个挑战。在给定密度下进行抽样,所需的样本数量随着每个样本中测量的特征数量呈指数增长。实际上不可能密集抽样高维组学分布,这也导致了去使用额外的方法来减少特征空间。c,简单深度神经网络...