昆仑万维与北大推出新一代MoE架构,专家吞吐速度最高提升2.1倍
MoE++将前一层的路由分数合并到当前层的专家选择中。这些路由分数残差使每个Token在选择专家时考虑其先前的路由路径。如图4所示,路由分数残差有效地建立了不同MoE++层之间的联系,减小了路由分数的方差。同时,路由分数残差不改变路由分数的均值和取值范围。因此,路由分数残差有助于在MoE++中实现异构专家架构的稳定路由。
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(6)残差:残差是指模型在当前迭代下的预测值与实际值之间的差异。在XGBoost中,每次迭代都会根据当前模型的残差来训练一棵新的决策树,以期能够更准确地拟合数据。02、模型理论XGBoost是"极端梯度上升"(ExtremeGradientBoosting)的简称,XGBoost算法是一类由基函数与权重进行组合形成对数据拟合效果佳的合成算法。由于...
华泰| 金工:国内双因子定价模型的构建与应用
从结果上看,对于风格趋势信号,宽基指数的多空组合回测表现最优,夏普比率和Calmar比率均达到了1以上,商品指数的多空组合净值也呈现波动上行的走势,说明风格趋势信号对于宽基股指和商品资产来说从长期上看是有效的;相对而言,风格趋势信号对于债券资产的择优效果则较差。对于残差动量信号,从收益表现上看,商品指数的多空组合...
基于改进SSD模型的风电叶片内腔缺陷检测 | 科技导报
国外的研究主要集中在以下方面:一是改变基础网络,使用更深层的网络结构来提取更丰富的特征,如DSSD使用残差网络(residualnetwork,ResNet101)代替可变形卷积神经网络(visualgeometrygroup-16,VGG-16);二是增加特征融合模块,将不同层次的特征图进行有效结合,以增强特征表示能力和检测精度,如RSSD使用特征连接模块,FSSD使...
大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究
模型的诊断主要包括残差分析、模型拟合优度检验等。残差分析用于检查模型的残差是否符合正态分布、独立性和方差齐性等假设条件;模型拟合优度检验则通过计算R方值、AIC值等指标来评估模型的拟合效果。如果模型诊断结果不理想,需要对模型进行调整,如重新选择阶数、添加趋势项或季节性项等。在模型调整过程中,还需要考虑...
【视频】多元线性回归模型原理讲解与R语言实例
左图是残差直方图,从图上可以发现,所有点基本上是随机地分散在0周围,密度曲线近似为正态分布(www.e993.com)2024年10月23日。右边是正态pp图,其意义与左边类似;表明随机误差项是服从正态分布的,其原因是正态qq图近似地可以看成一条直线;拟合效果图形展示以原始数据作为x轴,回归拟合值为轴作图,在xy面上的点用直线连接见图。
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...
疾病风险动态预测模型方法前沿进展与精准预防 | 科技导报
常用的评价标准包括AIC(Akaikeinformationcriterion)、BIC(Bayesianinformationcriterion)及样本矫正BIC(samplesizeadjustedBayesianinformationcriterion,SA-BIC),这些准则分数越低表示模型拟合效果越好。另一个常用的度量指标是“熵”(entropy),用于衡量模型分类的质量,熵接近1表示良好的分类。需要注意的是,这些...
AI时代社会科学研究方法创新与模型“过度拟合”问题探索
其中,多项式方案(虚线)在观察数据集中的拟合效果最佳,但模型参数受到极端值噪声的严重影响,存在过度拟合风险。相比之下,线性方案最简单,但对观测样本中的拟合效果较差,存在欠拟合风险,也难以提升模型总体的泛化能力。如果我们的目标是减少总误差值,那么可以选择复杂程度介于线性方案和多项式方案之间的二项式模型。该情况也...
R语言GAMLSS模型对艾滋病病例、降雪量数据拟合、预测、置信区间...
(归一化分位数)残差的检验将提供一种研究适配适足性的方法。归一化分位数残差是独立的标准正态变量。我们期望拟合的(归一化分位数)残差I;近似地表现为正态分布的变量(即使最初的观测值Y不一定是正常的),因此残差的归一化Q-Q图在这里是合适的。r软件提供了用于绘制QQ-绘图的函数。