泛化第4页

丛非从时间课

3、泛化你怎么总是这样……（升级、扩大）4、真理感男人就是要负责。所有人都应该这样、就应

Penny彭凡·2024-01-29 01:36

自动驾驶代客泊车AVP决策规划详细设计

背景随着产品的不断迭代，外部停车场的铺开，PAVP车辆需要应对的场景将越来越复杂，因此整体算法泛化能力的提升显得尤为关键。

电气_空空·2024-01-28 07:35

【Unity】【游戏开发】Pico打包后项目出现运行时错误如何Debug

【分析】Pico也是安卓系统，所以这个问题就可以泛化为Unity有哪些在安卓端运行时Debug的手段。

每日出拳老爷子·2024-01-27 18:09

机器学习架构：实现高效的模型训练和部署

1.背景介绍机器学习(MachineLearning)是一种通过从数据中学习泛化规则，而不是预先定义规则的方法，来解决复杂问题的科学和工程实践。

OpenChat·2024-01-27 16:15

中原焦点团队第25期张霜坚持分享第46天 2021.1.2

先对情绪，再对问题；就事论事，不要泛化；保持理性，避免攻击；发现改变，及时肯定；定时沟通，维系甜蜜。在聊天的时候，这5种语气最让人讨厌:惯于评价，经常指使，语义模糊，情感冷漠，过于武断。

雨寒相·2024-01-27 09:53

【微调大模型】如何利用开源大模型，微调出一个自己大模型

其中，预训练大模型如Transformer、BERT等，凭借其强大的表示能力和泛化能力，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著的成功。

yuzhangfeng·2024-01-27 06:53

通过随机森林将弱分类器集成为强分类器

**集成学习的基本理念就是将弱分类器集成为鲁棒性更强的模型，集成后具备更好的泛化误差，不易产生过拟合现象随机森林算法可以概况为四个简单的步骤：1.使用bootstrap抽样方法随机选择N个样本用于训练2

小小杨树·2024-01-27 04:09

【YOLO系列】 YOLOv4之SAT自对抗训练

一、简介自对抗训练（Self-AdversarialTraining，简称SAT）是一种新型的数据增强技术，旨在通过神经网络自身进行的对抗式攻击来提高模型的鲁棒性和泛化能力。

江湖小张·2024-01-27 01:14

自媒体是什么？自媒体怎么赚钱？应该怎么做？

自媒体(外文名：WeMedia):又称“公民媒体”或“个人媒体”，是指私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、

鹿西_0523·2024-01-26 20:13

学习笔记-李沐动手学深度学习（三）（10-11，隐藏层、多层感知机、激活函数、模型超参数选择、欠过拟合）

总结多体会（宏观、哲学）【深度学习的核心】首先是要模型足够大，在此基础上通过各种手段来控制模型容量，使得最终得到较小的泛化误差【一般深度学习特指神经网络这一块】【学习的核心是要学习本质上不变的那些核心思想

kgbkqLjm·2024-01-26 17:28

Datawhale 大模型基础 Task6 模型之Adaptation篇笔记

适应的方法主要有：探测、微调（可以提升零样本性能、改善泛化能力、获取新任务的能力）。轻量微调和微调的思路大题相似，分为轻量级微调的变体、提示词微调、前缀微调、适配器微调。

AIzealot无·2024-01-26 06:40

深度学习模型选择

但是，我们如何才能确定模型是真正发现了一种泛化的模式，而不是简单地记住了数据呢？

良子c·2024-01-25 12:24

Alibaba（实习准备）—SOFARPC学习总结

目录SOFARPC框架SOFARPC链路追踪SOFARPC连接管理与心跳SOFARPC同步异步实现SOFARPC线程模型SOFARPC单机故障剔除SOFARPC泛化调用实现SOFARPC数据透传SOFARPC

K. Bob·2024-01-25 09:14

微服务-API网关-协议转换（泛化调用）

RPC和REST的区别REST和RPC是两种通讯方式，并不是协议，这一点大家要注意。REST是基于HTTP协议的，而RPC可以基于HTTP协议来实现,也可以通过TCP协议来实现。业界普遍采用的做法是，内部系统之间调用用RPC，对外用REST，因为内部系统之间可能调用很频繁，需要RPC的高性能支撑。对外用REST更易理解，更通用些。API网关内部和外部通讯方式在进行协议转换前我们要先思考一个问题，从

Make Dream Happen·2024-01-25 09:39

【深度学习】初识深度学习

传统系统和深度学习的区别：传统编程系统：定义规则，输入数据获取输出（定义f(x)、x求得y）深度学习系统：输入答案和数据，输出规则（定义x、y求得f(x)，且f(x)具有泛化性）规则f(x)规则f(x)

wmh1024·2024-01-25 07:19

【文献阅读】大模型增强的语言与知识推理

特性三：大模型的泛化能力，基于指令驱动和反馈学习等机制实现。特性四：推理过程依赖生成过程，容易产生幻觉生成问题，导致推理结果缺乏可靠性。1.2知识图谱推理特性一：依靠显示获取的符号知识，

SuperCooper·2024-01-24 22:34

android基础知识梳理

接下来开始androidjava基础梳理我是先整理android基础知识呢还是java相关的泛化，反射，依赖注入等基础点的功能梳理呢。先来看下一些基础相关的巩固泛型，反射，依赖注入。

练习本·2024-01-24 18:09

软件工程测试2

【单选】在类图中，哪种关系表达总体与局部的关系A.泛化B.实现C.聚合D.依赖答案：C3.

白小筠·2024-01-24 15:40

机器学习整理

性能度量经验误差和泛化误差经验误差：泛化误差：欠拟合和过拟合欠拟合：相较于数据而言，

Loli_Wolf·2024-01-24 09:48

工厂方法模式

具体类的设计如下：1.类图中的符号+：表示public-：表示private#：表示protected2.泛化关系(继承)用带空心三角箭头的实线来表

刘架构·2024-01-24 08:41

【AIGC】CLIP

这有助于模型学到更具泛化性的表示。双向编码器：Clip包括两个部分的编码器，一个用于处理图像输入，另一个用于处理文本输入。这两个编码器都被设计为强大的神经网络，能够将输入数据映射到高维空间的表示。

资料加载中·2024-01-24 07:36

【AIGC】基于多个图像ID嵌入的定制化逼真人物照片(photomaker)

类似的工作有ipadapter,lora,Dreambooth.这些方法不是消耗算例和时间就是效果不明显，不具有泛化性。

资料加载中·2024-01-24 07:01

工程师每日刷题 -2

文章目录1、深度学习2、算法与数据结构2.1、方法一：暴力解法2.2、方法二：双指针法（快慢指针法）3、编程基础3.1、问题一:3.2、问题二1、深度学习模型泛化性差，如何解决？

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

【开发】技术方案实现与评审

【开发】技术方案实现与评审文章目录1、方案评审1.1What（方案的设计与推导）1.2How（方法论，思考，沉淀）1.3表达（具象，抽象，再泛化）2、方案实现1、方案评审目的：证明你的能力符合目标职级的要求

小哈里·2024-01-24 01:33

机器学习期末复习总结笔记（李航统计学习方法）

朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD线性回归逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高—过拟合是什么：当模型复杂度越高，对训练集拟合程度越高，然而对新样本的泛化能力却下降了

在半岛铁盒里·2024-01-24 01:01

C++：vector删除和增加元素，vector操作简洁清晰

一、简介Vector就是线性数组的一种抽象和泛化，它也是由具有线性次序的一组元素构成的集合。

JacksonKim·2024-01-24 00:10

自媒体人应该借今日头条凤凰新闻被约谈之事，吸取教训，引以为戒

茧破·2024-01-23 22:03

Python多项式回归sklearn

然而，过高的多项式次数可能导致过拟合，对新数据的泛化能力较差。多项式回归可以通过最小化损失函数来找到最优的回归系数。一种常见的方法是使用最小二乘法

rubyw·2024-01-23 14:50

Transformers在数据量不足时，训练不能很好地泛化

Transformers缺乏CNN固有的一些归纳偏置(inductivebiases)——如平移等效性和局部性(translationequivarianceandlocality)，因此在数据量不足时，训练不能很好地泛化

pythonSuperman·2024-01-23 10:31

每天五分钟计算机视觉：揭秘迁移学习

这种方法大大降低了对新任务的数据需求，提高了模型的泛化能力。本文将详细介绍迁移学习的原理、应用和未来发展。迁移学习的基本原理迁移学习是一种将在一个任务上学到的知识应用于另一个

幻风_huanfeng·2024-01-23 07:59

2022-04-14 读王阳明传习录的感悟

这里把心的概念泛化，

彭磊882·2024-01-22 21:37

《原则》page 99-100

143提到问题的时候要具体，不要宽泛化。比如，不要说“客户顾问和分析

财才·2024-01-22 18:10

【C++智能指针篇】详解unique_ptr，类模板，使用场景和部分功能

文章目录unique_ptr的特点：无法进行拷贝构造和赋值操作的原因：可以使用移动赋值和移动构造类模板：泛化版本：部分特化：完全特化：unique_ptr一般的用法：1.1创建和删除一个对象：1.2创建和删除一组对象

白糖熊·2024-01-22 17:00

XGBoost在时间序列分析中的高级应用

目录写在开头1.时间序列问题的挑战1.1序列依赖性1.2季节性和趋势1.3突发事件的处理1.4数据不平衡1.5模型泛化能力2.XGBoost在时间序列问题中的应用场景2.1金融数据预测2.2销售预测2.3

theskylife·2024-01-21 15:51

AAAI 2024 | 中科院信工所提出结构化概率编码框架，有效增强预训练语言模型泛化能力

论文题目：StructuredProbabilisticCoding论文录用：AAAI2024MainTechnicalTrack论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.13933代码链接：https://github.com/zerohd4869/SPC作者主页：https://hudou95.github.io/摘要本文介绍了一种新的监督表示学习框架，名为结构化概率编码

AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:09

Top-Down Specialization for Information and Privacy Preservation

虽然泛化可能会消除某

梅梅_e7ae·2024-01-21 05:15

李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念

预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现目录系列文章一、模型选择、欠拟合和过拟合（一）训练误差和泛化误差

丁希希哇·2024-01-21 04:16

第二章变量与基本类型(上)

2.1基本内置类型一、算术类型(arithmetictype)二、类型转换1.系统自动的类型转换2.有符号值和无符号值的混用三、字面值常量1.整型和浮点型字面值2.字符与字符串字面量3.转义序列4.补充：泛化转义序列

R.S.G.久夏·2024-01-21 04:23

篇二：MindSpore在实际项目中的应用与挑战

这种方法在一定程度上提高了模型的性能和泛化能力。其次，模型部署和运行效率也是实际项目中需要考虑的重要问题。在某些场景下，模型的运行速度和稳定性对于用户体验至关重要。

GT开发算法工程师·2024-01-20 22:05

篇一：从昇思MindSpore看未来AI技术的发展

大模型具有更强的表示能力和泛化能力，能够处理更复杂、更多样化的问题。但与此同时，大模型训练和部署的难度也在不断提升，这需要我们不断地探索

GT开发算法工程师·2024-01-20 22:33

西瓜书读书笔记整理（十二） —— 第十二章计算学习理论

computationallearningtheory）12.1.2什么是独立同分布（independentandidenticallydistributed,简称i.i.d.i.i.d.i.i.d.）以及独立同分布样本12.1.3泛化误差以及经验误差

smile-yan·2024-01-20 18:23

过拟合/欠拟合、偏差/方差

目录基本概念机器学习的泛化能力过拟合、欠拟合概念模型复杂度↑\uarr↑的变化与【偏差/方差】的关系偏差方差方差和偏差的关系【过/欠拟合】与【方差/偏差】的关系偏差-方差折衷【解决办法】欠拟合【解决办法

褚骏逸·2024-01-20 12:11

11种开源即插即用模块汇总！！（附论文和代码）

SCConv：空间和通道重构卷积（2023）2、SENet：通道注意力模块（2018）3、ECA：高效通道注意力模块（2020）4、RefConv：重参数化重聚焦卷积（2023）5、SNA-SAW：域泛化语义分割模型

JOYCE_Leo16·2024-01-20 12:28

【推荐系统】item-id 作为特征的意义

因为其实模型本身就是基于记忆（拟合）的，是有一些预测/泛化的能力，但不影响模型在记忆的出发点，所以把item-idembedding后作为特征，就是一个让模型记住每个item信息的方式

热爱Coding·2024-01-20 08:10

【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧

1.OneCycle学习率策略学习率lr很大程度上影响收敛速度和泛化性能。收敛速度很好理解，对泛化性能的影响却不是很直观。泛化性指模型经过训练后，应用到新数据并做出准确预测的能力。

斜月三星0727·2024-01-20 07:20

An Experimental Design Framework for Label-Efficient Supervised Finetuning of Large Language Models

具体来说，它关注的是如何在需要大量高质量响应的指令数据集上减少所需的标注工作量，同时保持或提高模型的泛化性能。

Takoony·2024-01-20 07:08

RandAugment：一种提高模型泛化能力的数据增强方法

RandAugment是一种数据增强方法，它通过在训练过程中对数据集进行随机变换来增加数据的多样性，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。

AigcFox·2024-01-20 01:49

量化交易平台Quantopian讲座（14）——斯皮尔曼秩相关

taoeaten·2024-01-19 22:30

【计算机图形学】CLA-NeRF: Category-level Articulated Neural Radiance Field

之前的工作在估计铰接物体属性时通常假设物体的CAD模型，故不能泛化到训练中未见过的物体（这句话感觉说的不是特别清楚，但是我理解这句话的意

passer__jw767·2024-01-19 22:08

在论文中总能看到，训练损失曲线图，验证损失曲线图，为什么很少看到测试损失曲线图呢？

验证集损失可以很好地反映模型在见过但未使用的数据上的泛化能力,可以代替测试集损失进行模型选择。而测试集结果

小桥流水---人工智能·2024-01-19 19:27

推荐频道

泛化