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。更...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(5)过拟合:过拟合就像是我们在学习的时候,把课本上的每一个字都背下来了,但是却没有真正理解其中的意思。在决策树回归中,如果树长得太茂盛了,它就会记住训练数据中的每一个细节,甚至是噪声,这样在新的数据上它就会表现得不好了。为了防止过拟合,我们可以通过剪枝来简化决策树。(6)停止条件:在构建决策树的过...
何恺明刘壮新作:消除数据集偏差的十年之战
当时他们发现,机器学习模型很容易“过拟合”到特定的数据集上,导致在其他数据集上表现不佳。十多年过去了,尽管我们有了更大、更多样化的数据集,如ImageNet、YFCC100M、CC12M等,但这个问题似乎并没有得到根本解决。反而,随着神经网络变得越来越强大,它们“挖掘”和利用数据集偏差的能力也越来越强了!为了分析这...
20个实验数据创造AI蛋白质里程碑!上海交大联合上海AI Lab发布FSFP...
为了避免由于训练数据太少而导致灾难性过拟合,FSFP使用低秩自适应(LoRA)将可训练的秩分解矩阵注入到PLMs中,其中它们的原始预训练参数被冻结,所有模型更新都被限制为小数量的可训练参数。将元训练模型迁移到目标少样本学习任务中在元训练后,该研究可以得到基于LoRA参数的初始化,并最终将元训练好的PLMs...
怎么鉴定和田玉是否染色?从皮色、质地、光泽等方面全面分析
造成过拟合的起因主要有以下几点:1.模型复杂度过高:当模型过于复杂时,模型会过度拟合训练数据,学习到训练数据的特定特征和噪声,而无法泛化到新数据上。2.训练数据集过小:假若训练数据集的样本数量太少,模型也许会无法捕捉到数据的真实分布,从而致使过拟合。
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
直线是一种最简单的模式(线性回归),但它可能不太准确,会漏掉一些点(www.e993.com)2024年9月9日。如果有一条曲线能够连接每个点,那它将在训练数据上获得满分,但它无法泛化到新点。当这种情况发生时,该模型就出现了数据过拟合。根据经典统计学理论,模型越大、就越容易出现过拟合。这是因为有了更多的参数,模型更容易找到能连接每个点的线。
人类偏好优化算法哪家强?跟着高手一文学懂DPO、IPO和KTO
人类偏好调整数据集的示例DPO简单易用的特性使得它广受欢迎,并已成功应用于Zephyr模型和Intel提出的NeuralChat等模型的训练当中。DPO的成功激发了研究人员对新的损失函数进行研究,这些研究可以归纳为以下两个主要方向:稳健性:DPO的一个缺点是它在人类偏好数据集上很快就会过拟合。为了避免这种情况,谷歌...
频频犯错的无人车,可能缺了一个“域适应”
以往的解决方案是“吃一堑,长一智”。收集训练集(包括失败范例)的数据,提取特征,然后让机器依据经验误差最小准则学习分类器。但这样容易产生三个问题:一是域之间的迁移效果不稳定。如果训练集和测试集分布一致,则模型的迁移效果较好。如果分布不一致,在源域过拟合,目标域上则表现并不让人满意。
物灵科技顾嘉唯:AI需要聚焦“场景”才能发挥更大价值
定类属性由离散的分类值组成,它们没有先后顺序概念。这里的思想是将这些属性转换成更具代表性的数值格式,这样可以很容易被下游的代码和流水线所理解。我们来看一个关于视频游戏销售的新数据集。这个数据集也可以在Kaggle和我的GitHub仓库中找到。vg_df=pd.read_csv('datasets/vgsales.csv',encoding='utf-8...
学界| Tomaso Poggio深度学习理论:深度网络「过拟合缺失」的本质
5.4为什么分类比较不容易过拟合由于这个解是线性化系统的极小范数解,因此我们期望,对于低噪声数据集,与交叉熵最小化相关的分类误差中几乎很少或没有过拟合。注意:交叉熵作为损失函数的情况中,梯度下降在线性分离数据上可收敛至局部极大间隔解(localmax-marginsolution),起点可以是任意点(原因是非零斜率,如图3...