《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。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...
深度解密大语言模型: 数据, 评估和系统 | 斯坦福最新“构建LLM大...
这基本上意味着你的模型在非常高质量的数据上过度拟合。通常你会在维基百科这样的数据上过度拟合,也会在收集到的人类数据上过度拟合。其他事情,比如持续的预训练以获得更长的上下文,我将跳过这些细节。但只是为了让你了解,当人们说要在互联网上训练时,这有多难。这是很多工作,我们还没有完全弄清楚。因此,收集全...
机器智能为什么会出现机器幻觉?|算法|拟合|大模型|神经网络_网易...
这种非线性变换允许模型在某些区域内保持激活,而在其他区域则输出零,从而有效地捕捉数据中的特征。激活函数在一定程度上可以缓解机器幻觉的出现。当网络结构较深时,激活函数的选择和设计对模型的表现至关重要。适当的激活函数可以帮助网络更好地拟合数据,从而减少幻觉现象的发生。例如,使用ReLU函数可以提高训练速度和模型...
minitab子组大小什么意思
在Minitab中,子组大小是指在进行统计分析时,被划分为较小群体(子组)的数据点的数量。这些子组通常用于进一步研究总体数据中的特定趋势或模式。例如,在回归分析中,子组大小可以影响拟合模型的准确性和估计参数的精度。因此,选择合适的子组大小对于进行有效的数据分析至关重要。子组大小的大小会影响数据分析的可靠性...
科学家利用“数据+知识+AI”实现新靶标药物虚拟筛选
该团队利用等变图神经网络来整合蛋白质-配体相互作用相关的物理先验知识,并使用多种数据增强、数据去冗余策略来避免模型过拟合潜在的数据分布偏差,构建了通用蛋白质-配体相互作用评分方法——EquiScore。在药物虚拟筛选场景和先导化合物优化场景中,EquiScore对训练未见的新靶标表现出良好的泛化性能。此外,EquiScore的可...
智源千万级指令微调数据集持续迭代Llama3.1仅微调即可接近GPT-4
基础指令数据筛选对于基础指令数据集,筛选流程主要考虑训练数据集和目标数据集数据分布的对齐,基于DSIR的思路,在训练数据集上进行排序,选取训练集的子集,拟合目标数据集的分布(www.e993.com)2024年10月23日。对话数据集生成、进化、评价对于对话指令数据集,Infinity-Instruct首先采样了部分高质量的开源指令集,并为每条指令分配一组标签,描述完成...
...4 越来越聪明是因为 post-traning,大模型短期没有数据瓶颈
DwarkeshPatel:在模型进行过多模态数据训练后,以后为AI设计的网页和现在为人类设计的网页UI会有什么不同吗?AI会怎么用优势弥补劣势?JohnSchulman:这个问题很有意思。我觉得一旦模型的视觉能力得到提升,它们就会像人类一样用视觉来浏览网站,所以我们不需要现在就改造升级网页的UI。还有一些网站能很明显地因...
董明非|体育数据权益的主体与客体
在体育行业,这类数据产品普遍存在,比如数据处理者在合法采集或者获取运动员个人数据后,通过数据拟合、模拟运算等环节生产出“预测性数据”,可以对运动员的健康状况进行判断,这类数据产品也被称为“衍生性运动数据”。这一类体育数据不属于原始数据,其作为一种数据权益的财产属性十分突出,应被归入赛事组织者或运动...
对下一个十年的7个猜想,中国车市将会发生什么?
汽车消费趋势和PC、手机消费的拟合未来十年,汽车的消费模式可能会和曾经的PC、现在的手机一样拟合。这种拟合的背后将是汽车消费业态、汽车消费流程的巨大变革。如何理解这里提到的“拟合”?其实就是消费者对汽车的购买体验、品牌体验会越来越简化,而不再像现在对购买一辆汽车还当做一件天大的事情。
【机器学习】数据维度爆炸怎么办?详解5大常用的特征选择方法
正则化就是把额外的约束或者惩罚项加到已有模型(损失函数)上,以防止过拟合并提高泛化能力。损失函数由原来的E(X,Y)变为E(X,Y)+alpha||w||,w是模型系数组成的向量(有些地方也叫参数parameter,coefficients),||·||一般是L1或者L2范数,alpha是一个可调的参数,控制着正则化的强度。当用在线性模型上时,L1正则...