泛化

使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性

本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
aehrutktrjk·2024-09-15 12:35

多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。
程序员_大白·2024-09-14 11:40

一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念，领先别人一步！

本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。
努力的光头强·2024-09-14 11:39

如何让大模型更聪明？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？
原神居士·2024-09-13 21:41

如何让大模型更聪明？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。
吗喽一只·2024-09-13 13:54

生态位宽度计算&可视化展示（R语言）

物种的生态位越宽，该物种的特化程度就越小，倾向于泛化种（generalistspecies）；物种的生态位越窄，倾向于是一个特化种（specialistsspecies）。
光疏介质·2024-09-12 17:12

惩罚线性回归模型

这样做有助于减少模型对训练数据的过度拟合，提高模型的泛化能力。常见的惩罚线性回归模型包括：岭回归（RidgeRegression）：岭
媛苏苏·2024-09-12 01:31

深度学习速通系列:鲁棒性和稳定性

提高鲁棒性的方法：数据增强：通过对训练数据进行变换（如旋转、缩放、裁剪等），使模型能够更好地泛化到未见过的数据。对抗训练：在训练过程中引入
Ven%·2024-09-09 21:21

不可不读的书-《博弈论》

泛化的说：我们日常的工作和生活就是不停的博弈决策的过程。例如：今天我要去上班，几点去呢，我是开车去还
搬砖人1314·2024-09-09 16:07

6. 深度学习中的正则化技术：防止过拟合

这些技术通过约束模型的复杂度或增加数据的多样性，有效提高了模型的泛化能力。本篇博文将深入探讨这些正则化技术的原理、应用及其在实际深度学习任务中的效果。1.过拟合的原因与影响过拟合通常发生在模型的复
Network_Engineer·2024-09-08 12:31

目标检测-YOLOv2

YOLOv2在保持高速检测的同时，显著提升了检测的精度和泛化能力，成为实时目标检测领域的重要算法之一。核心原理YOLOv2的核心原理是将目标检测问题转化
wydxry·2024-09-07 09:26

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。
读思辨·2024-09-07 05:22

贵州自媒体行业协会，今日正式成立。

图片发自App文/磊少自媒体作为一个多样化的载体传播平台，而自媒体的内容产出源——自媒体人作为私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、电子化的手段，从独特的规觉向社会人群传播新型媒体信息。
我是磊少·2024-09-06 02:21

语义分割笔记

样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性：如果数据集包含多样化的
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用

实时数据增强：在训练过程中，可以实时地对输入数据进行变换和增强，以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理：深
俊俏的萌妹纸·2024-09-04 04:26

遗传进化算法进行高效特征选择

因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。特征选择的目标是找到一个二元掩码向量，对应每个特征的保留(1)或剔除(0)。
广东数字化转型·2024-09-03 05:08

《Motion Forecasting with Dual Consistency and Multi-Pseudo-Target Supervision》论文阅读之DCMS

目录摘要1简介2相关工作3.方法3.1结构3.2双重一致性约束3.3多伪目标监督3.4学习4实验4.1实验装置4.2实验结果4.3消融研究4.4泛化能力5限制6结论DCMS：具有双重一致性和多伪目标监督的运动预测香港科技大学暂无代码
山水之间2018·2024-09-02 04:30

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南

数据切分的艺术：使用PyTorch的torch.utils.data.random_split精粹指南在机器学习项目中，合理地分割数据集至关重，它不仅关系到模型训练的有效性，还直接影响到模型的泛化能力。
2402_85758349·2024-08-31 21:19

最新视频合成后调优技术ExVideo模型部署

ExVideo在提升视频长度的同时，并没有牺牲模型的泛化能力，生成的视频在
杰说新技术·2024-08-31 09:56

graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder

知识图谱的生成上，利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱，包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG（以下简称MS-GRAG）有很多相似和同源之处，但也有很多的不同。
赖皮猫·2024-08-31 05:32

困扰我四年之久的“胃病”竟然是这样治好的 | 来访者说

大小医院各种治疗尝试了个遍，钱大把大把地花，罪一遍一遍地受，生意耽误了，家人也失去了耐心，可病情却不见任何好转，甚至还泛化出各种新的怪病。
强迫症咨询师木木·2024-08-31 04:48

昇思25天学习打卡

@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念，张量是多维数组的泛化，能够表示标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵
十分钟ll·2024-08-30 15:28

推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法

虽然说，如何更好地表征稀疏特征对于模型的泛化能力至关重要，但是，关于这块
少喝冰美式·2024-08-30 05:27

sklearn 评估模型 常用函数

这些指标和工具可以帮助你了解模型在训练集和测试集上的表现，以及模型是否能够很好地泛化到未见过的数据。以下是一些`sklearn.metrics`中常用的函数和指标：1.
小Z资本·2024-08-29 19:45

大模型智能进阶之路：探索未来AI的无限可能

然而，正如任何技术一样，大模型也面临着诸多挑战，尤其是在理解力、泛化能力和适应性方面。那么，如何让大模型变得更聪明，以适应复杂多变的环境呢？首先，我们需要深入理解大模型的运作机制。
江佑IT·2024-08-29 12:32

Datawhale AI夏令营-task03

**数据增强的目的是通过人工方式增加训练数据的多样性，从而提高模型的泛化能力，使其能够在未见过的数据上表现得更好。**数据增强涉及对原始数据进行一系列的变换操作，生成新的训练样本。
ghost_him·2024-08-29 06:50

如何提升大模型的智能水平？

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域展现出了前所未有的能力，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？
刷刷刷粉刷匠·2024-08-26 11:21

闲时碎笔—写在时间里的琐忆

2017.12.3善当在于彼此的多样有效的协调化同在，是主体持有的广泛化各自承载的既定化受用自足，如此便可相应地契合美之所在（所指），而同时趋向于一种状态的结构性阶段化完整观照并落实于具体的作为性展开。
宙六十三·2024-08-26 10:44

【matlab】分类回归——智能优化算法极限学习机

ELM以其训练速度快、泛化能力强、易于实现等
passion更好·2024-08-26 06:26

大模型LLM的Token相关问题：模型不同，token计算不同，gpt对token的计算，我们如何选择token及token评估模型

或者如何平衡token大小和模型的泛化能力？四、在进行模型训练时，如何评估token大小对模型性能的具体影响？一、gpt系列模
Itfuture03·2024-08-25 07:33

迁移学习之领域泛化

领域泛化领域泛化（DomainGeneralization）是机器学习和计算机视觉中的一个重要概念，它指的是模型能够从一个或多个源领域（sourcedomains）学习到的知识或模式，成功地应用到与训练时未见过的目标领域
踩着上帝的小丑·2024-08-25 04:41

《菜菜的机器学习sklearn课堂》随机森林应用泛化误差调参实例

clf=DecisionTreeClassifier()clf_s=cross_val_score(clf,wine.data,wine.target,cv=10)plt.plot(range(1,11),rfc_s,label=“RandomForest”)plt.plot(range(1,11),clf_s,label=“DecisionTree”)plt.legend()plt.show()
2401_83977689·2024-08-24 05:50

基于深度学习的自适应架构

这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力，特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。
SEU-WYL·2024-08-22 13:48

岭回归算法

岭回归算法是在最小二乘法的基础上引|入正则项，使回归模型具有较好泛化能力和稳定性，但岭回归算法并不能处理自变量间非线性相关的情况。
码银·2024-03-07 19:44

Python学习DAY06_面向对象编程_基础

把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization）和泛化
是憧憬呀·2024-02-29 19:00

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式LSTM解决了什么问题通用的提高模型泛化能力的方法
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

基于PSO优化的GRU多输入时序回归预测（Matlab）粒子群优化门控循环单元神经网络时序回归预测

粒子群算法)与GRU（门控循环单元神经网络）结合，进行多输入数据回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量回归预测，输入输出个数可自行指定）归一化训练数据，提升网络泛化性
神经网络与数学建模·2024-02-20 14:27

【论文笔记 · PFM】Lag-Llama: Towards Foundation Models for Time Series Forecasting

模型在分布外泛化能力上取得较好效果。模型使用平滑破坏幂律（smoothlybrokenpower-laws）。介绍目前任务主要集中于在相同域的数据上训练模型。当前已有的大规模通用模型在大规模不同数
lokol.·2024-02-20 08:49

浅谈现代前端框架技术思想

就像作者说的那样，抽象，本质上是一种泛化与概括的思维方式，这是我们每个人(不仅仅是程序员)需要的一种能力，抽象使我们在一个更高的视角去看待问题，使我们更深刻的理解这个概念，这种模式。
勿忘巛心安·2024-02-20 05:44

深度学习技巧应用37-模型训练过程中训练曲线的观察方法与超参数随机搜索方法

这两种方法在模型训练和调优过程中起着重要作用，有助于提高模型性能和泛化能力。文章目录一、方法背景二、
微学AI·2024-02-20 02:59

深度学习中的鲁棒性和泛化性有什么区别

鲁棒性（Robustness）和泛化性（Generalization）是评估模型性能时常用的两个术语，尤其在机器学习和统计建模领域。虽然这两个概念相关，但它们关注的方面有所不同。
智能建造小硕·2024-02-20 01:24

机器学习和统计学的区别？

它更关注结果的准确性和模型的泛化能力，通常不关心模型是否可以解释。而统计学的目标是探究变量之间的关系，理解数据的内在结构和规律，以及确定这些关系的显著性。
小桥流水---人工智能·2024-02-19 23:21

支持向量机SVM

SVM试图将这个决策边界与最近的训练数据点（即支持向量）之间的距离最大化，以增强模型的泛化能力。下面是SVM从底层到高层的详细讲解：线性SVM线性SVM专注于在
ALGORITHM LOL·2024-02-19 23:19

optuna，一个好用的Python机器学习自动化超参数优化库

️个人主页：鼠鼠我捏，要死了捏的主页️付费专栏：Python专栏️个人学习笔记，若有缺误，欢迎评论区指正前言超参数优化是机器学习中的重要问题，它涉及在训练模型时选择最优的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力
牵着猫散步的鼠鼠·2024-02-19 20:23

支持向量机 | 核技巧于SMO算法的实现

01核技巧关于支持向量机，我们有这样的共识：支持向量机是一种分类器，之所以叫“机”是因为它会产生一个二值决策结果，是一种决策机；支持向量机的泛化误差较低，即，有良好的学习能力，且学到的模型具有很好的推广性
Sudden·2024-02-19 18:44

探索XGBoost：深度集成与迁移学习

导言深度集成与迁移学习是机器学习领域中的两个重要概念，它们可以帮助提高模型的性能和泛化能力。
Echo_Wish·2024-02-19 12:34

2021-10-17

③提问时，将泛化的大问题细化到具体的一个点上，因而聚焦、有了落脚点易于智者君回答。④累积信用、创造价值、守好本分、做财布施可以化现
莫忘小寒·2024-02-19 12:57

基于UI交互意图理解的异常检测方法

基于UI交互意图编写的测试用例在实际业务中展现出了可以跨端、跨App的泛化能力，希望可以为从事相关工作的同学带来一些启发或帮助。1.背景近年来，随着美团多种业务线的扩充和迭代，
·2024-02-19 10:59

代码+视频基于R语言进行K折交叉验证

交叉验验证（交叉验证，ＣＶ）则是一种评估模型泛化能力的方法，广泛应用中于数证据采挖掘和机器学习领域，在交叉验证通常将数据集分为两部分，一部分为训练集，用于建立预测模型；另一部分为测试集，用于测试该模型的泛化能力
天桥下的卖艺者·2024-02-15 09:11

06-采用注解开发bean

文件常用注解：1、自动注入：@Resources，@Autowired2、Bean定义：@Component、@Repository、@Service和@Constroller@Component是个泛化概念
干净_79db·2024-02-15 04:07
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