边缘检测评估方法:FOM、RMSE、PSNR和SSIM对比实验和理论研究

图6中的误差条代表每个阈值下指标值的标准偏差。我们可以观察到FOM值的相对变异性更大。这符合我们对能够识别最佳检测边缘图的指标的预期。考虑到每幅图像中存在不同的条件,预计最佳阈值会有所不同。例如在某些图像中,由于海岸线与其他边缘的对比更加明显,可能能够使用更高的阈值。这导致在对所有图像进行评估时,某...

斯坦福最新理论研究:RLHF中奖励过度优化现象也存在Scaling Laws

作者使用不同的值(KL散度约束)训练模型,并使用GPT-4作为评判标准,计算模型生成摘要相对于数据集摘要的胜率,并通过绘制胜率图和KL散度图来对过度优化现象进行可视化,实验结果如下图所示。评估实验在1B,2.8B,和6.9B三种模型规模上进行,每次对模型训练1个epoch,并在epoch内记录4个均匀分布的中间检查点,从上图...

基于项目学习及深度学习理念的教学设计——以“探究向心加速度...

考虑到直尺的精度限制,加之圆盘转动时的抖动等一系列因素,学生可能认为半径拟合值与测量值的差值是偶然误差。偶然误差一般既存在偏大也存在偏小的情况,但是从表3中的数据可以看出,半径的拟合值均大于测量值,并且呈现半径越大、差值越小的整体规律。由此学生不禁要问,半径的误差除了不可避免的偶然误差之外,会不会还...

1969年-2023年历届诺贝尔经济学奖得主介绍(5万字长文收藏版)_手机...

与此前的模型相比,希克斯的模型为研究外生变量变化的结果提供了更多的可能性,成为沟通一般均衡理论与通行的商业周期理论的重要桥梁。其三,希克斯对福利经济学的研究贡献巨大。这主要体现在如下三个方面:一是推进了福利经济学的基本理论和方法的研究:引入帕累托的管理理论和方法,重新定义消费可能曲线、无差异曲线分析方法...

经典综述:自由能原理——统一的大脑理论

在预测编码中,精度调节预测误差的幅度(即方框2中的μ(γ)),即具有高精度的预测误差对编码条件期望的单元产生更大的影响。这实际上意味着,精度与预测误差单元的突触增益是对应的。调节这种增益的最明显方案是利用多巴胺和乙酰胆碱等经典神经调节剂,这为注意力和不确定性的理论提供了一个很好的链接[75,76,77...

理论物理的“唯美”与“求真”

因此,判断一个基于“还原论”的物理理论的“好坏”,并不能仅仅依据是否能被即时验证(www.e993.com)2024年11月3日。基于“演生论”的凝聚态物理等学科,较为贴近日常生活,大多采用相对经济、短时间内可实现的桌面实验系统进行验证。因此,就整个物理学而言,理论能否“马上被证实”在短时间内不应当被当作理论工作好坏的判断标准。

对爱因斯坦广义相对论的“审判”

这个天文现象在牛顿万有引力理论中也已得到描述,但牛顿理论的计算值比实际观测值小了许多,所以多年来天文学家们设想过几种路径来解释这个问题。而广义相对论给出的计算值与实际观测值高度吻合。通常人们认为这个验证没有什么问题。不过因为此事与岁差有关,而且影响水星近日点进动的因素很多,所以认为此事还需“继续研究...

诺贝尔奖委员会专访李政道:回忆早年求学、师从费米的经历

但是,实际上那个实验测量前后经历了数十年,实验结果是正是负的差异极小,实验的艰难影响着理论概念的形成。所以一个理论概念,即使是爱因斯坦的狭义相对论,也需要时间来验证。正因为实验要时间,理论家提出概念也要时间,那么获奖的时间就要更晚。但是关于宇称概念的情况大不相同,在宇称不守恒提出后,吴健雄和安布勒(...

通告|国家自然科学基金委员会发布可解释、可通用的下一代人工智能...

2.深度学习的表示理论和泛化理论。研究卷积神经网络（以及其它带对称性的网络）、图神经网络、循环神经网络、低精度神经网络、动态神经网络、生成扩散模型等模型的泛化误差分析理论、鲁棒性和稳定性理论，并在实际数据集上进行验证；研究无监督表示学习、预训练-微调范式等方法的理论基础，发展新的泛化分析方法，指导深度...

李建成院士等:利用 GNSS 地表形变反演区域陆地水储量变化的进展

TSVD正则化是首先对设计矩阵进行奇异值分解,然后通过舍弃贡献较小的奇异值进而对设计矩阵进行重构,以获得稳定解。虽然TSVD减少了外部约束信息的干扰,但GNSS形变时间序列存在较大误差,由于没有任何先验信息作为约束,在GNSS测站分布相对稀疏的区域其估计的TWS变化异质性较大。为了综合利用Tikhonov和TSVD...