《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现差”。产生原因是市场规律发生变化,或者对回测阶段数据噪音的过度学习。回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
据智加首席科学家崔迪潇等人的分析,原因主要有如下几点:3.3.1数据在时间及空间上的一致性提高在阶段二,对于哪些数据是最有价值的数据(最难搞定的场景),感知和规划的定义也不一样,这导致,对目标物信息的采集频率、处理频率及关键帧的定义,各个模块都没有拉齐。但在端到端系统中,对哪些数据是最有价值的,感知...
Sora 横空出世,会颠覆哪些行业?
模型出现这两类问题的原因是将并不准确分类的样本选取进行了训练,形成的决策树也就不是最优模型,导致真实应用的泛化表现下降。过拟合和欠拟合无法被彻底消除,但未来可以通过一些方法进行缓解减少,例如:正则化、数据清洗、降低训练样本量、Dropout弃用,剪枝算法等。三是算力产业。Sora持续引爆AI浪潮,这也将导致2024年...
大语言模型为什么有智能,仍然是个谜
根据经典统计学,模型越大,就越容易过拟合。这是因为参数越多,模型就越容易找到连接所有点的曲线。这表明,如果模型要泛化,就必须找到欠拟合和过拟合之间的平衡点。然而,这并不是我们在大模型中看到的现象。最著名的例子是双下降(doubledescent)现象。模型的性能通常用它产生的错误数量来表示:随着性能的提高,错...
生成模型的流形、KL的正式严格定义
4.1基于似然的方法存在的问题:流形过拟合基于似然的深度生成模型是一类广泛使用的模型,包括变分自动编码器(VAEs;Kingma&Welling,2014;Rezendeetal.,2014)、归一化流(NFs;Dinhetal.,2014;2017)、能量基模型(EBMs;Xieetal.,2016;Du&Mordatch,2019)、连续自回归模型(Uriaetal.,...
AI搜索“懒人神器”,如何向谷歌和百度发起挑战?
3.技术原因导致过拟合问题,构成侵权在少部分情况下,AI模型会因为训练技术问题出现过拟合问题,导致输出的结果内容和训练内容高度相似,而这种照搬、“洗稿”的行为,实质上是从对AI对网站内容的合理使用变成了抄袭,同样侵权(www.e993.com)2024年10月23日。从这三点出发,再回看百度这件事。百度百科作为一个百科全书形式的内容平台,既拥有部分百科词...
蒙玺投资:守正出奇 与卷同舒
李骧:首先,单个因子超额不够丰厚意味着大家不愿意投入过多获得它。竞争不激烈时,一定是稳定且持续的。其次,另类数据维度非常广,这意味着单因子间相关性低,组合在一起能够提升稳定性。最后,由于另类数据超额可以通过线性组合方式获取,无需担心非线性过强的预测能力,导致潜在的风格暴露或非线性过拟合。
什么是token?3分钟带你看懂
越大的上下文窗口,一般意味着可接收和处理的信息量越多,交互和输出能力越强。这也是大模型的上下文token数量有些内卷的一大原因。不过,过度追求上下文长度,容易导致过拟合现象,所以也不是支持的token量越多越好。AItoken=代币?除了文本处理的最小单位,token+人工智能还因为“AI代币”这个涵义备受瞩目。token和...
B站算法实习生 面试题7道|含解析|向量|池化|梯度|序列|复杂度|b站...
梯度消失和梯度爆炸通常出现在深度神经网络的训练过程中,尤其是RNN和深层的前馈网络。主要原因在于反向传播过程中,梯度在链式法则中的多次相乘。当激活函数的导数较小时(如sigmoid或tanh),链式法则中的多次相乘会导致梯度指数级地衰减,从而引起梯度消失。当激活函数的导数较大时(如ReLU),链式法则中的多次相乘会导致梯度...
一网打尽!深度学习常见问题!
过度拟合单批数据常见问题及原因:误差上升:可能是由损失函数/梯度中的符号翻转引起的、学习率过高、softmax使用了错误的维度;误差爆炸:数值问题,检查所有的exp、日志和div操作、学习率过高;误差振荡:数据或标签有误(例如,归零或错误打乱)、学习率过高;...