AI产品经理必知的100个专业术语|算法|向量|拟合|贝叶斯|大模型|...

9、过拟合(Overfitting)过拟合发生在模型对训练数据过于敏感,以至于它无法很好地泛化到新的、未见过的数据上。可以通过正则化、早停等手段来缓解。10、欠拟合(Underfitting)欠拟合发生在模型过于简单,以至于无法捕捉数据中的模式。解决方法包括增加模型复杂度或特征工程。11、交叉验证(CrossValidation)交叉验证是一...

全网最全 OpenAI o1 万字综述:创新、原理和团队

迭代:重复这一过程,且每次获得一个新的数据集,都从原始的模型开始进行Fine-tune从而防止过拟合。2)创新点迭代引导:STaR不需要构建大规模的推理链数据集,而是通过少量示例引导LLM生成自身的推理链,实现自我提升。Rationalization技术:STaR引入了Rationalization技术,通过提供正确答案作为提示,帮助LLM生成...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

一,决策树容易过拟合张教授提出了一个用于判断是否适合读博的决策树,然而,单棵未剪枝的决策树很容易过拟合。决策树的另一个缺点还在于它只能提供yesorno的回答,而无法为预测的结果输出概率值,也就是说,它只能回答“你适合读博吗?”,而不能回答“你有多大程度适合读博?”。这一点其实很重要,因为这个...

OpenAI遭遇研发谜团:有时大模型很难学会某一技能,过后又能突然学会

这种行为被称为良性过拟合,目前我们还没有完全理解它。它引发了一些基本问题,即应该如何训练模型以最大限度地激发它们的潜能。研究人员已经对他们认为正在发生的事情有了一些眉目。认为,有一种奥卡姆剃刀效应在起作用:最简单的描述数据的模式,也就是所有数据点之间最平滑的曲线,往往是泛化效果最好的。较大的模型所...

一网打尽!深度学习常见问题!

过度拟合单批数据常见问题及原因:误差上升:可能是由损失函数/梯度中的符号翻转引起的、学习率过高、softmax使用了错误的维度;误差爆炸:数值问题,检查所有的exp、日志和div操作、学习率过高;误差振荡:数据或标签有误(例如,归零或错误打乱)、学习率过高;...

【网络安全】ChatGPT 对网络安全的影响

2.过拟合:在有限的数据集上训练ChatGPT会导致过拟合,使模型在新的、未见过的数据上表现??佳(www.e993.com)2024年11月11日。(过拟合:过拟合是一种不受欢迎的机器学习行为,当机器学习模型为训练数据提供准确的预测而不是新数据时,就会发生这种行为)3.数据投毒:攻击者通过将恶意数据注入到用于训练ChatGPT模型的训练集中,以让模型产生??...

自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”

所谓过拟合,指模型在训练数据上表现良好,但在新的、未见过的数据上表现较差的情况。当模型过度拟合时,它学习到了训练数据中的细节和噪声,而无法泛化到新的数据上。那么,真实数据是不是要比合成数据更有可能引发模型的“过拟合”问题?光轮智能CEO谢晨认为:...

关于人脸识别,这一篇齐活~

光照环境:过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响,也可以利用算法模型优化图像光线。模糊程度:实际场景主要着力解决运动模糊,人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能,而在成本有限的情况下,考虑通过算法模型优化此问题。

不得不看的机器学习面试60题!含泪码完

答:正则化是针对过拟合而提出的,以为在求解模型最优的是一般优化最小的经验风险,现在在该经验风险上加上模型复杂度这一项(正则化项是模型参数向量的范数),并使用一个rate比率来权衡模型复杂度比以往经验风险的权重,如果模型复杂度越高,结构化的经验风险会越大,现在的目标就变为了结构经验风险的最优化,可以防止模型...

三分钟重新学习交叉验证

尽管我们一直在极力避免,但是这些情况都将导致模型的过拟合,因为此时无法确定哪些数据点会出现在验证集中,并且针对不同的数据集,模型的预测结果也可能完全不同。因此,只有当我们拥有充足的数据时,这种做法才是合适的。Python的实现方式:sklearn.model_selection.train_test_split...