提升预测准确性的3大关键策略!
杨春生院士表示,加强模型的鲁棒性和泛化能力至关重要。即模型需要具有抵抗各类干扰和变化的能力,以保持稳定的性能,还需要能根据数据分布的变化,具有自适应调节能力。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...
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
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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AGI 怎样“反诈”:对抗鲁棒性与对齐泛化视角
(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-timeAlignment),一系列无需额外训练,仅依靠较弱模型的引导信号(weaksupervisor)来提高较强模型能力方法。同时讨论推理时对齐的潜在风险,以"反向的推理时对齐"...
卢策吾教授谈具身智能:数据魔咒、第一性与两级火箭大模型 | 高榕...
经过不断优化,AnyGrasp现在可以具备动态物体抓取、高精度力觉抓取、多样纹理处理等多种泛化能力(www.e993.com)2024年7月27日。AnySkill在我看来,其实是一种Scalinglawbyskill。它可以通过推进基础技能的鲁棒性和通用性达到99.X%,使其产生一个能力跃迁,从而被观察到增长质变。而人类绝大多数的任务完成,都是通过基础技能的组合排列,因此Any...
Nature Medicine | TORCH模型:提高肿瘤原发位置预测准确性,推动...
鲁棒性和泛化能力(RobustnessandGeneralization)TORCH模型通过集成多个深度神经网络(DeepNeuralNetworks)和多种输入类型,显示出良好的泛化能力和跨医院数据的一致性。即使在不同医院的测试集上,模型的表现也维持在高标准,例如所有五个测试集的微平均一对多AUROC值为0.969,展现了模型的高度稳定性和可靠性。
预测性维护:为何落地难?如何有效推进?
04/增强模型的鲁棒性和泛化性模型的准确性和可靠性是衡量预测性维护项目成功的关键因素。为有效提高模型的准确性,除了加强数据采集和处理、深入研究设备机理、优化模型结构和参数设置以及建立有效的模型验证机制等措施,确保模型在动态工况下的自适应更新能力同样至关重要,即提高模型的鲁棒性和泛化性。
浅谈人工智能的趋势和展望
可以发现,价值对齐所要求的对抗鲁棒性[3]、算法公平性[4]、可解释性[5]、数据隐私保护[6]等问题,正是构成经典可信AI的四个核心维度。而可信AI是建立在泛化性的基础上,这也对应了能力对齐是价值对齐的先决条件。概念上,我们可以将价值对齐看做可信AI的外延,它不仅包含了技术层面的对齐,还涵盖了更广泛的伦理和...
四万字详解AI对齐:北大联合多高校团队发布对齐全面性综述
在综述中,作者系统性的将AI对齐的宏观目标总结为RICE原则:鲁棒性(Robustness)、可解释性(Interpretability)、可控性(Controllability)和道德性(Ethicality)。RICE原则以这些原则为指导,当前的对齐研究可以分解为四个部分。值得注意的是,这四个部分与RICE原则并非一一对应,而是多对多的关系。