大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手
这里首先假设有关于数据源的明确信息,并使用两种数据混合方法:1加权数据混合2战略性迭代混合加权单步数据混合为了研究学习真实数据和替代数据(例如合成数据)混合的scalinglaw,考虑的设置需包括以下优化问题:结果如下所示,真实数据+模拟数据混合法,无法解决模型崩溃问题。在实验中,作者使用了多个不同的真实数据n1...
【技术】一种基于YOLOv5的高分辨率遥感影像目标检测方法
目标检测算法主要有基于区域的卷积神经网络(region-basedconvolutionalnetworkmethod,R-CNN)系列[2??-4]算法、YOLO系列[5??????-9]、单次多框检测(singleshotmultiboxdetector,SSD)[10]算法等。YOLO系列的目标检测算法在检测速度上相比于其他算法普遍较快,尤其在小目标检测方面具有很好的效果。Lamane等...
AI 产品的四层架构:开启智能未来的密码
对于缺失值,可以采用填充策略,如用均值填充数值型缺失值,用最常见的类别填充分类数据的缺失值。数据预处理则包括数据标准化和归一化。在机器学习算法中,很多算法对数据的尺度敏感,例如支持向量机(SVM)算法。数据标准化可以将数据转换为均值为0、标准差为1的分布,而归一化可以将数据映射到一个特定的区间,如[...
不同数据集有不同的Scaling law?而你可用一个压缩算法来预测它
为了根据数据集的可压缩率预测Scalinglaw参数,可在每个数据集的拟合Scalinglaw参数上进行简单的线性回归拟合。之前我们提到,针对数据集D,计算可压缩率H的方法是:先计算每个元素d压缩后比特量与原始比特量的比值,然后再计算所有元素的平均值。一旦从H拟合出预测每个参数(E,A,B,α,β)的...
技术应用 | 量子计算在普惠金融小样本问题中的应用研究
这些策略包括:利用专家知识构建模型的Man-based方法;通过样本增强如SMOTE和GAN的Material-based维度;使用迁移和元学习的Model-based策略;算法层面的改进如核函数法的Method-based方法;利用数字仿真和强化学习进行训练的Environment-based模式;以及采用量子计算增强模型性能的Machine-based方案。实证研究显示,上述方法较传统算法...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
计算公式:AUC的计算通常使用积分的方法,由于ROC曲线通常是阶梯状的,实际计算中可以通过近似求和的方式进行(www.e993.com)2024年10月23日。对于一系列不同阈值下的TPR和FPR值,可以通过梯形法则近似计算AUC值。b.用法评估分类器性能:AUC值越大,说明分类器在不同阈值下区分正例和负例的能力越强。一般来说,AUC值在0.5到...
三万字详解!GPT-5:你需要知道的一切_手机新浪网
??第三,我通过循序渐进的方式探索了我们可以从GPT-5中期待什么,以及我们对这些领域官方仍然一无所知(甚至没有泄露)的内容:缩放定律(数据、计算、模型大小)和算法突破(推理、代理、多模态性等)。这些都是有根据的猜测,因此也是最有趣的部分。本文大纲:??第1部分:有关GPT-5的一些元信息...
自动驾驶的视觉感知包括哪些内容?
其一,传统的图像处理算法需经过摄像头的畸变校正,对每帧图片做透视变换,将相机拍摄的照片转到鸟瞰图视角,再通过特征算子或颜色空间来提取车道线的特征点,使用直方图、滑动窗口来做车道线曲线的拟合,传统算法最大的弊端在于场景的适应性不好。其二,采用神经网络的方法进行车道线的检测跟通行空间检测类似,选取合适的轻量...
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
同样的方法和套路可以用到类似的线性模型上,比如逻辑回归。3.1正则化模型正则化就是把额外的约束或者惩罚项加到已有模型(损失函数)上,以防止过拟合并提高泛化能力。损失函数由原来的E(X,Y)变为E(X,Y)+alpha||w||,w是模型系数组成的向量(有些地方也叫参数parameter,coefficients),||·||一般是L1或者L2范...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
4.学习率调整算法Adam作为优选神经网络的重要超参数,学习率对模型性能有显著的影响,Adam是一种学习率自适应的优化算法,由动量梯度下降法和RMSprop算法结合而成。动量梯度下降法(MomentumGradientDescent)是梯度下降法的一种变体,通过引入动量来加速收敛,尤其是在面对高曲率、长谷和鞍点的情况下。在常规梯度下降法...