解密机器学习中的欠拟合与过拟合:探索泛化能力的边界
过拟合通常是由于模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和异常值,导致无法很好地适应新的数据。过拟合的原因主要有以下几个方面:1.模型复杂度过高:模型过于复杂,可以很好地拟合训练数据,但无法很好地泛化到新的数据。2.训练样本噪声:训练数据中存在噪声或异常值,导致模型过度拟合这些噪声和异常值。3.样本数量...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。交易者效应物理学中有一个叫作观察者效应(observereffect)的概念,它的意思是,衡量一种现象的行为有时候也会影响这种现象,观察者的观察行为反而打扰了他们的试...
人工智能的十大局限性
在特定数据集上训练的人工智能模型可以轻松地脱离实际场景或未见过的数据示例,这种做法称为过度拟合。这一事件的后果包括性能不佳、预测不可靠以及实用的人工智能系统无法正常工作。计算资源和可扩展性:训练人工智能模型需要大量计算,包括GPU、CPU和TPU,而部署则需要大型分布式资源池。道德和社会影响:人工智能技术的...
“AI”科普丨AI术语不再神秘!一篇文章带你轻松搞懂那些听起来很牛...
24.拟合(Fitting)解释:在机器学习中,模型过度学习训练数据中的噪声和细节,导致对新数数据的泛化能力下降。在机器学习中,对预训练模型进行额外训练,以使其更好地过适应特定任务的过程大白话解释:想象你在准备考试,而你只有往年的试题来复习。如果你只是死记硬背这些试题的答案(相当于模型的过度拟合),那么在遇到...
大模型安全与对齐:复杂系统视角下的AI安全
虽然可以寻找一些类比,但也存在许多不同点。更为实用的观点是讨论如何提高复杂系统的安全性。在进行系统理论风险分析时,我们可以抽离出具体内容,仅关注各个系统中共享的结构。与其讨论某个高风险技术的成功之处,通过系统视角,我们可以讨论在大量技术中取得成功的共性,这样可以避免过度拟合到特定的例子上。
伟大的期货交易者究竟是天生的,还是后天培养的?
如果投资者拥有的交易数据越多,过度拟合的可能行就越低(www.e993.com)2024年8月5日。在所有的交易系统中,我们允许的最大自由度为12。如果投资者在交易系统中设置更多的限制条件,就很有可能使得自由度达到40,但我们坚持将最大值设置为12。另外,在进行交易之前,我们至少会收集1800个样本数据,否则我们不会轻易进行交易,1800个样本数据绝对是我们...
张健|论我国平台用工算法的法律规制:反思与重构
《指导意见》中调整劳动强度的措施还有优化算法,虽然在法律上仍然是模糊概念,但在专业技术领域指的是调整算法输入(数据、参数)以达到输出最大值或者最小值的目的,一般借助增减输出参数、降低算法错误几率、简化算法模型、防止过度拟合、微调参数影响力、充分考虑算法使用场景等手段实现。优化算法是算法工程师等开发人员的...
余成峰 | 法律人工智能新范式:封闭与开放的二元兼容 | 中外法学...
深度学习一旦收敛,就可能出现“过拟合”现象,从而丧失认知上的灵活性。换言之,法律机器学习的技术模型难以根据外部数据更新,自主调整系统节点的连结权重。对于新的法律问题,原有的系统难以处理,就只能将系统知识归零,重新设定理想值,针对更大规模的法律语料库,重新开启训练过程。
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
另一方面,当我们考虑到奖励函数的学习后,在联合训练(jointtraining)的同时优化一个策略模型可能会带来一系列问题。例如这一过程可能会导致分布转移;很难在效率和避免策略过度拟合之间取得平衡。这里更根本的问题是优化不完美的奖励代理会导致奖励作弊(rewardhacking)。
奥卡姆剃刀与贝叶斯范式|定理|算法|正则化_网易订阅
要理解过度拟合带来的不良后果以及奥卡姆剃刀(有可能)扮演的“救世主”角色,我们先讲一点闲话,看看一个处于过度拟合统治之下的领域:体育。加时赛已经开始了,吉尼亚克射中葡萄牙队右边门柱的景象仍然萦绕在法国球员和球迷的心头。2016年欧洲杯法国对葡萄牙这场决赛对法国来说似乎胜利在望,毕竟在之前法国本土举办的两次...