TPAMI 2023 | 数据视角下的低光去噪可学习性增强
二、潜藏在数据之下的拟合危机得益于AI计算算力的快速提升,学习类去噪算法已是当前非极端低算力设备的主流选择。学习类去噪算法本质上是在学习真实数据间的映射关系,因此数据是至关重要的。可学习性指代的是数据映射被神经网络逼近的难度,增强数据映射的可学习性是提升去噪性能最有效的方法之一。然而,大多数关于图像...
【技术】一个高分遥感影像中提取道路的方法
同时对训练集应用图像增广,图像增广在对训练图像进行一系列的随机变化之后,生成相似但不同的训练样本,从而扩大了训练集的规模,并且随机改变训练样本可以减少模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力,本文采取旋转、水平和垂直翻转、改变颜色、高斯模糊等多种图像增广技术。最终得到8575张道路图像以及对应标签图像,并...
大幅提升用户行为表征通用性,蚂蚁新模型获CIKM 2023最佳应用论文奖
构造新的增广样本。其中每个W都从一个均匀分布中随机采样:其中与为设定的最小、最大窗口尺寸参数。2.2.3.对比正则化除了行为分布预测的自监督任务之外,我们还设置了一个对比学习的任务作为正则化项,避免模型只是过拟合到预测未来的行为上,而忽略了用户行为序列中的隐层信息。具体的,我们随机mask掉...
系统性创新,正成为AI变革智能制造的新动能
例如,AI模型通常需要通过充足样本来完成训练,但在工业制造领域中,实际生产中的数据样本存在长尾现象,需要使用数据增广等技术来解决数据量不足的问题,同时应用正则化技巧进一步避免模型的过拟合。所需识别的缺陷图片和正常图片之间差异小也是一个重要的问题,需要新应用采用细粒度分类等方法来解决,并研发新的损失函...
我们试着让5个国内AI大模型教会大家Token的秘密,看看你能学会吗
总的来说,虽然我可以倒转一个单词,但我可能无法完全理解这个倒转的单词所具有的全部含义,包括其情感含义。智谱AI:大语言模型,如我,是基于深度学习技术训练出来的。我们的主要任务是根据我们训练数据中的大量文本,学习和理解人类语言的语法、语义和上下文。虽然我们可以在一定程度上完成诸如回答问题、生成文本和翻译等任...
EDA:最简单的自然语言处理数据增广方法
我向你介绍EDA:简单数据增广技术,可以大大提升文本分类任务的性能(在EDAGithubrepository有简单的实现代码)(www.e993.com)2024年7月4日。EDA包含四个简单操作,能极好地防止过拟合,并训练出更强健的模型,分别是:同义词替换:在句子中随机选取n个非停用词。对每个选取的词,用它的随机选取的同义词替换。
从看脸到读心:深度理解人的视觉技术走到哪了?
但是训练过程中数据量小成了约束。当时最大的人脸心率数据集也不超过50人,深度模型容易过拟合。于是他想到人为加上弱周期性的信号去完成预训练,如此便能生成大量的数据。实验结果在标准数据集上HRrmse做到了4.49(最好的指标是6.23)。但是用来训练的数据存在一个问题——人的心率分布是不均衡的。大多数人的...
开发金融应用场景,机器学习的技术短板在哪里?
再说机器学习。机器学习不算一个新生事物,经过两次兴盛和衰败,机器学习迎来第三次高潮。这次机器学习爆发的原因是大数据和计算能力的提高。毕竟数据量大能从一定程度上避免“过拟合”,计算能力的提高保证了学习的复杂度。目前,机器学习仍然是一个处于发展之中的学科。从深层神经网络(DNN)到卷积神经网络(CNN)和循环神...
「中国法研杯」相似案例匹配竞赛结果出炉,冠军方案关键技术解读
五种网络模型通过以上构造的五种网络模型,进行多模型离线的多模型融合可以进一步提高相似匹配的准确率,如下图所示。多模型离线的多模型融合2、TripleLoss过拟合另一个Trick是TripleLoss过拟合的解决;由于样本按照三元组形式输入,即默认询问文书数据A与文书数据B的相似度大于询问文书数据A与文...
2021年4月下旬, 百度机器学习/数据挖掘/NLP算法工程师实习面试8道
3、数据增强4、正则化:L1、L2、添加BN层5、添加Dropout策略6、EarlyStopping7、重新清洗数据︰把明显异常的数据剔除8、使用集成学习方法︰把多个模型集成在一起,降低单个模型的过拟合风险常见的数据增广方法:1、水平/垂直翻转2、随机旋转3、随机缩放...