华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
SAM优化器将损失函数的平坦度加入优化目标,不仅最小化损失函数值,同时最小化模型权重点附近损失函数的变化幅度,使优化后模型权重处于一个平坦的极小值处,增加了模型的鲁棒性。基于SAM优化器,ASAM、GSAM等改进算法被陆续提出,从参数尺度自适应性、扰动方向的准确性等方面进一步增强了SAM优化器的性能。SAM优化器能降低...
AI产品经理常用的模型评估指标介绍
鲁棒性是指模型在面对数据的微小扰动、噪声干扰、对抗攻击或者分布变化等异常情况时,仍然能够保持良好性能的能力。一个鲁棒性强的模型在各种复杂和不确定的实际应用场景中更可靠。常用的指标如对抗攻击的鲁棒性、数据噪声下的鲁棒性。二、模型评估指标的用法、应用场景、优缺点1.准确率(Accuracy)a.用法准确率...
卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性
SMO为非线性状态观测器且对模型参数扰动具有较强的鲁棒性,在一定程度上能降低系统参数变化和外界扰动的影响,研究者联合算法利用改进滑模观测器作为输入端估计系统的状态变量,ISMO对建模误差鲁棒性较强,一定程度上降低了系统参数变化和外界扰动的影响,基于ISMO的AEKF算法可以减小建模误差造成的滤波发散问题。联合ISMO的AE...
特斯拉终极无人驾驶出租车:无方向盘、无踏板,能否自主叫车?
首先,完全无人驾驶需要极高的技术成熟度,尤其是在处理复杂城市交通场景和恶劣天气条件下,算法的鲁棒性和安全性至关重要。虽然特斯拉宣称自动驾驶比人类驾驶更安全,但在实际应用中,这一说法还需要通过大量数据和长期运营来验证。
城市NOA是评价智驾能力的唯一标准吗?
算法的鲁棒性是影响城市NOA可靠性的关键因素之一。在实际驾驶中,车辆可能会遇到一些未曾遇到过的情况,这时算法的反应能力和适应性至关重要。如果算法在这些情况下表现不佳,可能会导致严重的后果。此外,算法的鲁棒性还需要在不同的硬件平台和不同的城市环境中进行广泛测试,以确保其具有足够的泛化能力。现阶段,端到端的...
重磅!中科院自动化所 开发基于内部复杂性的新型类脑网络模型有望...
结果表明,尽管内部复杂度模型在单个神经元的计算成本上可能较高,但通过网络结构的优化和训练算法的改进,其整体性能仍能够超越或匹敌传统的外部复杂度模型(www.e993.com)2024年10月18日。这一发现为人工智能模型的设计和优化提供了新的思路和方向。▍内部复杂度神经网络模型有效解决泛化能力与鲁棒性问题...
低成本算法,大幅提升视觉分类鲁棒性,悉尼大学华人团队发布全新...
第一类是抵御对抗攻击的鲁棒性,包括白盒攻击与黑盒攻击;第二类是抵御一些常见的扰动的鲁棒性,包括ImageNet-A中的自然对抗样本(NaturalAdversarialExamples),ImageNet-R中的分布外数据(Out-of-DistributionData)和ImageNet-C中的常见数据扭曲(CommonCorruptions)。
自动驾驶自监督端到端技术盘点
ICLR2018[13]的工作是给定一张输入的图片,我们对其进行不同角度的旋转,模型的目的是预测该图片的旋转角度。这种朴素的想法最后带来的增益竟然是非常巨大的,所以数据增强对于自监督学习也是非常有益处的,我个人的想法是数据增强不仅带来了更多的数据,还增加了预训练模型的鲁棒性。
Light | 超分辨结构光照明显微重建算法的历史演变
●对低SNR情况具有鲁棒性:海森SIM、二阶最优正则化SIM、稀疏SIM、多分辨率分析(MRA)去卷积等。●提高重建速度:减少原始图像帧数、滚动重建、GPU加速等。■空域重建(SDR)算法:比FDR算法速度更快最近提出了SDR重建算法。它与FDR算法需要相同数量的原始图像,但不需要进行傅里叶变换操作。
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
二,模拟生物进化的原理,如自然选择、遗传和变异,对于指导AI算法的迭代和优化至关重要。遗传算法就是对生物的自然选择和遗传机制的模仿。其三,借鉴生物系统的稳健性和冗余设计,对于提高AI系统的容错能力和稳定性至关重要。其四,引入生物学的持续反馈和迭代原理。