当2027 年人类数据被用尽,那大模型未来怎么办?

如果反复使用相同的1小时汽车噪音,尽管听这段音频的人可能无法分辨出重复的噪音,但算法可能会"过拟合"这1小时的汽车噪音。这意味着算法在处理新的音频片段时,可能无法很好地泛化到不同的汽车噪音环境中。对于一些复杂场景(如恶劣天气、长尾物体等),虚拟数据与真实数据的分布可能存在显著差异,导致虚拟数据...

【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

基于树的方法比较易于使用,因为他们对非线性关系的建模比较好,并且不需要太多的调试。但要注意过拟合问题,因此树的深度最好不要太大,再就是运用交叉验证。在波士顿房价数据集上使用sklearn的随机森林回归给出一个单变量选择的例子:fromsklearn.cross_validationimportcross_val_score,ShuffleSplitfromsklearn....

对话交易员Jackson:如何真正通过AI+数据捕获Alpha?

所以你往前回测的范围越大越广,那么你能够覆盖到的同类的可能性,我觉得可能是更高的,我不能拍着胸脯说这个东西一定是work的,但至少通过我们的测试,以及首先是我们的回测,但是回测它有一定程度的这种过拟合存在,我们想了很多的办法,但是现在我们实测下来,大部分的指标至少在一个月到三个月左右还是有效的,如果...

硬核|信源的「可信度」竟然是可以测量的

所以，真实世界要比理想化的模型复杂太多了？那怎么办呢？办法当然是有的，要理解这个升级版的信源可信度测量方法，我们首先要理解一个重要的统计学概念，这个概念叫「似然」，这是一个非常高能的概念，你需要打起精神听我讲解。▼▼▼什么是「似然」呢？我现在用抛硬币来举例说明。假如说，有一个硬币被动过手脚...

GPT-3胡言乱语怎么办?OpenAI:重新调教一下,新版本更「听话」

首先,使用没有提供任何训练数据的held-out标注者来评估GPT-3和InstructGPT,并发现这些标注者更喜欢InstructGPT模型的输出,其比率与训练数据标注者大致相同。然后,研究者使用来自一部分标注者的数据训练奖励模型,发现它们能很好地预测不同标注者子集的偏好。这表明该模型并没有过拟合训练数据标注者的偏好。

没有足够多的数据怎么办?计算机视觉数据增强方法总结

Regularizationtechnique:如dropout、batchnormalization等等正则化方法也能够缓解数据量过少带来的过拟合现象(www.e993.com)2024年11月15日。DataAugmentation:数据增强是根据已有的数据生成新的数据。与上述技术相反,数据增强从问题的根源(训练数据集)着手解决问题。使用数据增强方法扩展数据集不仅有助于利用有限的数据,还可以增加训练集的多样性...

做ML项目,任务繁多琐碎怎么办?这份自查清单帮你理清思路

最终确定后,使用在开始保留的未见过测试样例来检查模型是否存在过拟合或欠拟合。步骤7:保存代码并交流你的方案交流的过程也是性能加倍的过程。你需要记得所有已有或潜在的利益相关者。主要步骤包括如下:保存代码并记录整个项目的过程及用到的方法;创建仪表板,如voila或带有接近自我解释可视化的有效presentation;...

...面试题:如果最后一个卷积层和第一个全连接层参数量太大怎么办?

GAP(globalaveragepoolilng),既然全连接网络可以使featuremap的维度减少,进而输入到softmax,但是又会造成过拟合,是不是可以用pooling来代替全连接。答案是肯定的,NetworkinNetwork工作使用GAP来取代了最后的全连接层,直接实现了降维,更重要的是极大地减少了网络的参数(CNN网络中占比最大的参数其实后面的全连...

微软+韩家炜课题组的全面调研:NER标注数据少,怎么办?

少样本问题是NLPer必须直面的一个棘手问题。BERT等预训练语言模型的兴起,确实会在一定程度上缓解少样本问题。毕竟,原来的那种「大模型、少样本」会造成严重的过拟合。只有BERT还远远不够。紧接着,我们尝试结合领域内的大量未标注数据进行「持续预训练」,就是不要停止预训练!在一些场景里,这确实可以进一步提升泛化...

第一次接触 Kaggle 入门经典项目泰坦尼克号就斩获前 1%,他做了...

过拟合就像学校里的学生记忆概念而加理解。最后,在决策树中的深度是不同的,让我们看看模型的准确性。结果结论我认为,对于一个正在踏上数据科学/机器学习之旅的人来说,这场比赛是一个很好的起点。一个人可以玩不同的分类模型,如logistic回归,随机森林,朴素贝叶斯,支持向量机等。这场比赛应该是一个很好的...