终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...
这些异常值的存在表明,GSM8k上的过拟合并非纯粹是由于数据污染造成的,而可能是通过其他间接方式造成的,例如模型构建者收集了与基准性质相似的数据作为训练数据,或者根据基准上的表现选择最终模型检查点,即使模型本身可能在训练的任何时候都没有看到过GSM8k数据集。反之亦然:少量的数据污染并不一定会导致过拟合。原...
...解决了公开数据集伪造人脸种类单一和存在网络过拟合可能性的问题
本发明实施例,解决了公开数据集伪造人脸种类单一和存在网络过拟合可能性的问题,实现了数据增强和满足深度伪造检测识别的需求。
...实现了数据集的最大化,降低了在数据处理过程中发生过拟合的概率
其中,该方法包括:获取待增强数据集,对待增强数据集进行矩阵分解处理,得到待增强数据集的多通道信息集合和多通道信息集合的权重,对权重进行全排列组合处理,得到更新后的权重,根据多通道信息集合和更新后的权重,生成待增强数据集的增强数据集。因此,本公开通过对待增强数据集进行矩阵分解处理得到多通道信息集合和多通道信息...
一文搞懂机器学习中的欠拟合和过拟合
过拟合指的是模型在训练集上表现良好,但在测试集或未知数据上表现较差;欠拟合指的是模型在训练集和测试集上都表现较差。过拟合的原因是模型过于复杂、数据量过少或数据噪声较大;欠拟合的原因是模型过于简单、数据量过少或特征选择不当。解决过拟合和欠拟合的方法包括增加训练数据、减少模型复杂度、正则化、交叉验证...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
受这一政策冲击较少的公司,应该就是那些率先开始拥抱合成数据的公司。三、高效生成在真实场景中很难获取的CornerCase大家都清楚,自动驾驶系统很难彻底取代人,最关键的原因是对各种cornercase的应对能力不足,而应对能力的不足又源于数据量不够。这正是合成数据大有可为的地方。
如何理解金融数据的复杂性
金融数据有低信噪比的特点,提取有效信号的难度较大,模型如果调整不够得当,就容易学习“噪音”(www.e993.com)2024年7月7日。由于这一特性,量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合。另外,证券交易数据等时间序列有时序性(时间不可倒流),且金融市场时刻存在博弈,规律具有时变特性。量化投资方法论的目的是用历史数据预测未来,所以一定要避免未...
如何理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性?
1、金融数据的复杂性:低信噪比金融数据中噪音比例高,提取有效信号的难度较大,模型如果调整不够得当,就容易学习“噪音”。由于这一特性,量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合。同时,处理金融数据时要非常注重逻辑。以A股为例,不同股票具有不同涨跌停规则,此外新股上市以及复牌等行为都需要特殊处理,在逻辑...
明汯投教 | 如何理解金融数据的复杂性及数据处理的重要性?
1、金融数据的复杂性:■低信噪比金融数据中噪音比例高,提取有效信号的难度较大,模型如果调整不够得当,就容易学习“噪音”。由于这一特性,量化投资在模型开发和调校时尤其强调避免过拟合。同时,处理金融数据时要非常注重逻辑。以A股为例,不同股票具有不同涨跌停规则,此外新股上市以及复牌等行为都需要特殊处理,在...
解密机器学习中的欠拟合与过拟合:探索泛化能力的边界
1.正则化(Regularization):通过在损失函数中引入正则化项,惩罚模型的复杂度,防止模型过度拟合训练数据。2.交叉验证(CrossValidation):将训练数据划分为多个子集,使用其中一部分作为验证集进行模型选择,以减小模型对训练数据的过拟合。3.特征选择和降维:通过选择更少的特征或使用降维技术,减少模型的复杂度,提高模型的...
大模型微调非得依赖人类数据吗?DeepMind:用带反馈的自训练更好
与在人类编写数据上训练的模型相比,在模型生成的合成数据上微调的模型取得了更大的性能增益。有趣的是,超过了一定数量的ReST^????迭代后,性能会降低,这表明了在少量训练问题上可能会出现过拟合。此外,使用ReST^????微调的模型提升了pass@k指标和多数投票性能。这些微调后的模型在相关但held-out...