泛化第6页

模型的权值平均的原理和Pytorch的实现

一、前言模型权值平均是一种用于改善深度神经网络泛化性能的技术。通过对训练过程中不同时间步的模型权值进行平均，可以得到更宽的极值点（optima）并提高模型的泛化能力。

夏天是冰红茶·2024-01-13 22:00

C++学习笔记——友元、嵌套类、异常

嵌套类一个使用嵌套类的示例代码输出结果三、异常一个使用异常处理的示例代码输出结果四、结论五、使用它们的注意事项上一篇文章链接：C++中的继承和模板是非常强大和灵活的特性，它们可以帮助我们实现代码复用、抽象和泛化等目标

Tech行者·2024-01-13 18:24

C++学习笔记——私有继承、多重继承、类模板

目录一、私有继承二、多重继承三、类模板四、一个使用私有继承的示例代码4.1代码4.2输出结果五、多重继承案列六、类模板案例C++中的继承和模板是非常强大和灵活的特性，它们可以帮助我们实现代码复用、抽象和泛化等目标

Tech行者·2024-01-13 18:23

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

它通过在训练过程中随机丢弃网络中的一部分特征图，来增加模型的泛化能力。文章中分析了传统的dropout在conv上效果不好的原因：conv具有空间相关性，所以即使对一些单元随机进行dropout，仍

江湖小张·2024-01-13 17:07

22种transforms数据预处理方法

detail/p_5df0ad9a09d37_qYqVmt85/61.数据增强（dataaugmentation）数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力

深度之眼·2024-01-13 17:00

【python】08.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

九五一·2024-01-13 10:26

机器学习学习笔记（八）多项式回归与模型泛化

对非线性的数据进行处理，相应的预测----添加新的特征：原有的特征进行多项式组合scikit-learn中的多项式回归PolynomialFeatures构建特征导包：fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures实例：poly=PolynomialFeatures(degree=2)##最多二次幂特征poly.fit(X)X2=poly.tra

下雨天的小白鞋·2024-01-13 08:21

机器学习之集成学习概念介绍

它的基本思想是将多个学习器（弱学习器）组合成一个更强大的学习器，以提高整体性能和泛化能力。集成学习可以在各种机器学习任务中使用，包括分类、回归和聚类。

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

国内外十大语言模型横向对比测评（截至2023.12.8）

目录长距离捕获力+精确度多语种泛化能力+关键信息捕捉多轮对话+数学计算推理

弱冠少年·2024-01-13 05:11

过拟合和欠拟合

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:39

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

以下三项基本假设阐明了泛化：我们从分布中随机抽取独立同分布(i.i.d)的样本

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

3.许多工作试图在数据层面上寻找各种方法共有的伪造痕迹以提升检测技术的泛化性能。4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

先有提升检测器泛化性能的思路有两种，但都有缺陷：合成伪造数据：能合成的伪造类型比较有限。提取共有特征：共有特征对预处理步骤敏感，在不同数据集中呈现较大差异。

二苏旧局吖·2024-01-12 09:25

【子悦学习】原来理解感统是错误的

但家长有发现自己在给予孩子感统训练的时候，也正在让孩子做一些重覆性，难以泛化，甚至会造成孩子更狭隘的活动吗？滑板60个，蹦床300下，转抱桶30下……等等。在最近这几个月许多幼儿园发生了让人心疼

小石头家庭干预·2024-01-12 00:38

如何入门yolo目标检测？

yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchorbox将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好

AAI机器之心·2024-01-11 20:48

大语言模型训练数据常见的4种处理方法

但是，大多数研究人员都普遍认为训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。从此前的研究来看，预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，还需

工业甲酰苯胺·2024-01-11 19:56

2018-02-23 谈谈未来焦虑症

当然我还是会不断地输出我的价值观，以改变她把大部分精力泛化到娱乐节目上的现状；然而她对我的说劝却不以为然，

odoter·2024-01-11 17:48

C++标准学习--tuple

tuple是一个固定大小的不同类型值的集合，是泛化的std::pair。我们也可以把它当做一个通用的结构体来用，不需要创建结构体又获取结构体的特征，在某些情况下可以取代结构体使程序更简洁直观。

baidu_16271159·2024-01-11 12:42

支持向量机（SVM）进行文本分类的Python简单示例实现

SVM的优点在于可以处理高维数据，具有较好的泛化能力和鲁棒性。同时，SVM还可以使用核函数将数据映射到更高维的空间中，从而处理非线性问题。SVM的核心是支持向量，即距离

ASS-ASH·2024-01-11 11:01

集成学习介绍

一、集成算法1、定义集成学习（ensemblelearning）本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。

bb8886·2024-01-11 09:45

【论文学习】InstructGPT：Training language models to follow instructions with human feedback

前言：语言模型的输出依赖于预训练的数据集，研究者想要探索无监督领域的模型，使其仅仅依赖无标签的数据就可以实现不错的效果，为了让模型的泛化性能尽可能的强，研究者会提供尽可能大的数据集。

Shackles Lay·2024-01-11 06:34

用于生成信息提取的大型语言模型综述

最近，生成式大型语言模型（LLMs）在文本理解和生成方面展示出了非凡的能力，可以在各个领域和任务中进行泛化。因此，许多研究提出了利用LLM

AI知识图谱大本营·2024-01-11 04:27

这是不是你想了解的？

是私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、电子化的手段，向不特定的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的新媒体的总称。那么自媒体运营顾名思义，就是通过一些特定的方式和

简单的简单Ing·2024-01-11 02:42

AlexNet论文精读

使用了大的深的卷积神经网络进行图像分类；采用了两块GPU进行分布式训练；采用了Relu进行训练加速；采用局部归一化提高模型泛化能力；重叠池化，充分利用信息，提高精度；dropout减少神经元之间的依赖性

warren@伟_·2024-01-11 02:02

(Matlab)基于CNN-GRU的多维时序回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行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、多输入时序回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:22

(Matlab)基于CNN-GRU的多输入分类(卷积神经网络-门控循环单元网络)

，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-10 16:51

(Matlab)基于CNN-GRU的多维回归预测(卷积神经网络-门控循环单元网络)

，将卷积神经网络(CNN)与门控循环单元网络(GRU)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过18个输入值预测1个输出值（多变量、多输入回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-10 15:08

计算机视觉下的数据增强

这有助于提升模型的泛化能力，减轻过拟合，增强模型对各种变化和噪声的鲁棒性。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

【机器学习】集成学习基础概念介绍

……通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。个体

Avasla·2024-01-10 10:54

c++的迭代器

迭代器（Iterator）是指针（pointer）的泛化，它允许程序员用相同的方式处理不同的数据结构（容器）。每个容器定义了一种名为iterator的类型，这种类型支持迭代器的各种行为。

wade_f193·2024-01-10 08:13

机器学习：数据处理与特征工程

机器学习中的数据处理和特征工程是非常关键的步骤，它们直接影响模型的性能和泛化能力。

rubyw·2024-01-10 06:53

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

※总结最经典的一句话：希望模型学习的更稳健当数据量不足时候：人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。

帅翰GG·2024-01-10 06:43

【Python机器学习】决策树的优缺点

决策树的缺点是，即使做了预剪枝，它也经常过拟合，泛化性能很差，所以大多数应用中，往往使用集成方法来替代单颗决策树。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Machine Learning】Generalization Theory

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义中泛化理论相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

YiPeng_Deng·2024-01-10 06:33

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (二)

Spider-DK：在Spider示例中添加领域知识，评估跨领域泛化能力。Spider-

数大招疯·2024-01-10 05:25

网上这些日赚百元的项目，各个值得学习

第一个，自媒体项目自媒体是指私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、电子化的手段，向不特定的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的新媒体的总称。通俗

黑鲨阁软件·2024-01-09 21:58

迁移学习的简要介绍

根据心理学家C.H.Judd提出的经验泛化理论：学习迁移是经验泛化的结果。只要⼀个⼈概括他的经验，可以实现从⼀种情境到另⼀种情境的转移。根据这⼀理论，迁移的前提是两个学习活动之间需要有联系。

夏日、荷花&你·2024-01-09 15:46

当你不再逃避，不再任性

是人的一种自我防御系统的一种不论是故意逃避还是无意逃避，在无重大事件发生的情况下，人们往往会忘记自己逃避了什么，为什么逃避需要注意的是如果幼儿期发生了什么事情，被潜意识出于保护开启了自我防御系统，可能会在青少年甚至成年后对一些事表现出敏感，回避、甚至会泛化也可以理解为生物学的并发症从而引发一些心理障碍

小橙子爱你哟·2024-01-09 14:14

3.3 设计模式基础

正是这些问题之间的共性催生了设计模式的概念：将对类似问题解决方案的理解泛化和形式化。模式孵化与挖掘:模式孵化：模式孵化涉及识别问题的本质并在模式库中寻找最佳匹配的解决方案。

Let's Chat Coding·2024-01-09 12:49

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

05 第六章

SVM给出的答案是:找到在两类样本正中间的超平面.很容易想出,此时该划分的泛化能力比较强.我们用下式来表示划分的超平面:wTx+b=0其中w为法向

罐罐儿111·2024-01-09 05:18

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

笨蛋学设计模式【1】

.UML图3.1基本概念3.2UML分类(9种)4.类之间的关系(8种)4.1关联关系(3种)4.1.1单向关联4.1.2双向关联4.1.3自关联4.2聚合关系4.3组合关系4.4依赖关系4.5继承(泛化

Today-Saturday·2024-01-08 20:23

Excel数据分析项目实战

你给我分析最近店铺的销售情况，以及如何提升.然后发给我一份销售表此时就需要数据分析师来完成boss提出的需求了.根据数据分析流程：数据分析流程-CSDN博客逐步完成即可.1.分析目的很明显，boss所提的需求太泛化

材哥儿·2024-01-08 19:31

PyTorch 中的批量规范化

批量规范化（BatchNormalization）是深度学习中一种常用的技术，用于加速训练过程并提高模型的稳定性和泛化能力。

不做梵高417·2024-01-08 19:24

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多输入分类(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:20

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过18个输入值预测1个输出值（多变量、多输入回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:50

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行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、多输入时序回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:39

UML 建模

UnifiedModeingLanguage分类1静态图:用例图类图对象图包图部署图动态图:顺序图状态图通信图活动图分类2用例模型：用例图对象模型：类图对象图动态模型：顺序图状态图UML中有4种关系：依赖、关联、泛化和实现目录简介静态图用例图类图对象图动态图顺序图状态图静态图静态模型描述了系统的静态结构

Pan10.25·2024-01-08 17:15

多模态推荐系统综述：三、多模态特征增强

如果能够区分独特特征和共同特征，那么MRS的推荐性能和泛化能力可以得到显着提高。解耦表征学习（DRL）和对比学习（CL）被用来进行基于交互的特征增强。

南宫凝忆·2024-01-08 16:50

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