提升预测准确性的3大关键策略!
3、加强模型鲁邦性和泛化能力针对由于运维环境、物理系统性能变化等因素,引起的数据分布变化,进而影响模型性能的问题。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、...
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...
AGI怎样“反诈”:对抗鲁棒性与对齐泛化视角 | 大模型安全与对齐...
(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”(Inference-timeDisalignment)为例来论证开源模型的安全性在推理阶段...
AGI 怎样“反诈”:对抗鲁棒性与对齐泛化视角
(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"(Inference-timeDisalignment)为例来论证开源模型的安全性...
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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人机对齐概述 | 17. 如何让AI保持“目标鲁棒性”?可解释性技术
1.机制可解释性(Mechanisticinterpretability)核心思想:机制可解释性是对神经网络进行逆向工程的研究,它试图理解在每一层实现的精确算法及其产生的表示,以了解它们的工作原理(www.e993.com)2024年7月27日。其主要动机是:把深度学习当作自然科学来理解[1]。这种方法的早期工作侧重于使用矩阵分解和特征可视化方法来理解视觉网络中间层的表示[8-...
CVPR 2024 | 分割一切模型SAM泛化能力差?域适应策略给解决了
图1SAM在大规模数据集上进行预训练,但存在泛化性问题。我们使用弱监督的方式在各种下游任务上对SAM进行自适应为了应对上述挑战,我们提出了一种具有锚点正则化和低秩微调的弱监督自训练架构,以提高自适应的鲁棒性和计算效率。具体而言,我们首先采用无源域的自训练策略,从而避免对源数据的依赖。自训练产生伪标签...
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。
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。
MIT惊人证明:大语言模型就是「世界模型」
对提示的变化能有很高的鲁棒性不同类型的概念之间是相似的(例如,城市和自然地标之间是相似的)研究人员认为,对于这个结果的一种可能的解释是,模型仅学习了从地方到国家的映射,而探针实际上学习了这些不同群体在地理空间(或时间)上如何相关的全球地理结构。