泛化

【开题报告】基于SSM的健康饮食系统设计与实现

传统的饮食指导往往比较泛化，无法满足个体化的需求。
加瓦程序设计师·2023-12-25 10:12

【论文解读】终生学习LLL-正则化方法：Memory Aware Synapses

给与新数据可以计算出网络参数的特征重要性，基于模型数据的L2范数的平方，其参数的梯度反应新数据预测的敏感性，将其作为权重，让其保守变化，提高模型的泛化能力和减少模型的复杂度。
Scc_hy·2023-12-25 10:09

决策树的剪枝、连续与缺失

预剪枝是指在决策树生成过程中，对每个节点在划分前先进行估计，若当前节点的划分不能带来决策树的泛化性能提升，则停止划分并将当前节点标记为叶节点。
New_Learner·2023-12-24 20:55

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

这种权值共享的方式可以减少网络的参数数量，提高网络的泛化能力。2.池化：池化（子采样、降采样、汇聚）
.Hypocritical.·2023-12-24 18:34

设计模式？！

由于不能掌握全部的复杂对象，我们选择忽视它的非本质细节，而去处理泛化和理想化了的对象模型。什么是设计模式“每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的解决方案的核心。
白昼星·2023-12-24 11:40

神经网络：机器学习基础

噪声（Noise）：描述了在当前任务上任何机器学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，即刻画了当前任务本质的难度。偏差（Bias）：衡量了模型拟合训练数据的能力，偏差反应的是所有采样
是Dream呀·2023-12-24 10:40

机器学习之过拟合和欠拟合

导致过拟合的一些常见原因和防止方法：模型复杂度过高：过于复杂的模型具有足够的参数来适应训练数据中的任何细节和噪声，但这可能导致对新数据的泛化性能下降。例如，高阶多项式模型或者具
贾斯汀玛尔斯·2023-12-23 21:46

CMU\谷歌等最新研究综述：面向通用机器人的基础模型

这些系统通常需要大量标注数据，依赖于特定任务的模型，在现实世界场景中部署时存在诸多泛化问题，并且难以对分布变化保持鲁棒性。受到网络规模大容量预训练模型（即基础模型）在自
xwz小王子·2023-12-23 20:03

【UML】第11篇 类图（6种关系）（3/3）

5.1关联关系（Association）5.2聚合关系（Aggregation）5.3组合关系（Composition）5.4依赖关系（Dependency）5.5继承关系（Inheritance）或泛化关系
giszz·2023-12-23 19:21

Generalization and Hallucination of Large Vision-Language Models through a Camouflaged Lens

在本文中，我们提出了一种新颖的框架，即迷彩感知视觉语言框架（CPVLF），以探索LVLM是否可以以免训练的方式泛化到具有挑战性的伪装物体检测（COD）场景。
Mars_prime·2023-12-23 18:33

Sparse Principal Component Analysis

背景:sparsePCA较PCA来说更具可解释性，泛化性。
馒头and花卷·2023-12-23 17:47

你还在让宝宝的晚睡折磨着么？让我来教你几招

一、睡觉前一小时避免过度兴奋由于宝宝的大脑发育尚未成熟，一旦兴奋容易在大脑皮层造成泛化（类似条件反射），很难入睡。因此，需保证宝宝上床前一小时不要玩得太疯、大哭或大笑。
立夏_18b4·2023-12-23 10:08

静下心来，究竟有多难？

随着手机的人均支配量提高，手机生活应用广泛化，互联网传播常态化与个性化，大量鱼龙混杂的信息冲入我们的眼球。手机在手，随时随地可以进行“娱乐”，满足内心的“放
落叶_阔叶林·2023-12-23 04:30

深度学习之正则化方法

因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。
weixin_30369087·2023-12-23 02:21

网络优化（五）——正则化

文章目录1.L1和L2正则化2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑正则化是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法，比如引入约束、增加先验、提前停止等。
Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

神经网络：深度学习优化方法

1.有哪些方法能提升CNN模型的泛化能力采集更多数据：数据决定算法的上限。优化数据分布：数据类别均衡。选用合适的目标函数。设计合适的网络结构。数据增强。权值正则化。使用合适的优化器等。
是Dream呀·2023-12-22 23:21

Nested Named Entity Recognition with Span-level Graphs

的方法虽然在解决嵌套实体上存在巨大潜力，但存在以下问题：1）难以充分利用span的丰富语义；2）重叠较多的正负样本会降低模型的性能；3）训练集中的嵌套实体，基本上不会存在于测试集中，即模型需要有较强的泛化能力
pepsi_w·2023-12-22 15:07

ZERO-SHOT RESTORATION OF UNDEREXPOSED IMAGES VIA ROBUST RETINEX DECOMPOSITION 论文总结

光照指导的噪声损失4、损失函数公式三、实验结果四、代码复现结果一、论文主要内容1、提出了RRDNet，不需要提前训练，相反，权重更新依赖于输入单张图像的内部优化，这样确保了在不同场景和多种光照条件下的泛化能力
yrhzmu·2023-12-22 09:18

软件工程期末复习

1、下面说法错误的是:DA泛化表示一般和特殊的关系
qq_48566899·2023-12-22 08:06

Implicit / Explicit 泛化学习时域问题的生理学基础

Implicit/Explicit泛化学习时域问题的生理学基础身体姿势的预测发生在小脑内，forwardmodeling发生在小脑内。小脑损伤的人接不住自己手上掉落的东西，也无法借助别人掉落的东西。
tomorrowis_73c2·2023-12-22 07:20

Machine Notebook

lookingforafunctionfromdatafunction的集合{}称之为model由Trainingdata可测试function的好坏然后用新数据测试function，看f有没有举一反三的能力（泛化性能
安哥拉的赞礼·2023-12-22 04:51

基于LSTM的情感分析

数据集和预处理在机器学习和自然语言处理任务中也扮演着重要角色，对数据进行清洗和预处理可以提高模型的性能和泛化能力。
阿齐Archie·2023-12-22 03:52

清华朱文武团队：开源世界首个轻量图自动机器学习库AutoGL-light

扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstitute清华大学朱文武教授团队自2020年发布智图库（AutoGL）以来，在图自动机器学习的可解释性和可泛化能力等方面取得新进展
计算机视觉研究院·2023-12-21 17:23

论文解读：Exploring Complementary Strengths of Invariant and Equivariant Representations

通过样本之间的训练或者学习来去提升这个模型的泛化能力。用积累的数据
十有久诚·2023-12-21 16:45

再添创新硕果！聚铭网络荣获《安全报警研判方法、装置及存储介质》发明专利

在网络安全领域中，安全运营平台往往承载着收集、泛化、分析和研判各种安全产品或设备的告警功能，由于其处于安全防护体系的顶端，能获取的各种安全报警数据也较为抽象，因此在研判上可能存在较大问题。
聚铭网络·2023-12-21 14:15

从头开始实现LoRA以及一些实用技巧

lora可以提高泛化性能。通过限制模型的复杂性，它们有助于防止过
机器学习社区·2023-12-21 14:26

ZSL (TPAMI 2023): 基于Zero-Shot方法的光谱锐化模型

Zero-ShotHyperspectralSharpening论文链接：Zero-ShotHyperspectralSharpening代码：ZSL_officialZSL_format摘要近年来CNN在光谱图像融合锐化效果出色，然而这些方法往往缺乏训练数据，泛化能力有限
Miracle Fan·2023-12-21 14:13

TPAMI: 基于强化学习的灵巧双手操作技能学习

与传统的控制方法相比，RL可以在学习灵巧手操作方面完成一些具有挑战性的任务，但需要组合和泛化复杂的操作技能的能力才能在非结构化或接触丰富的环境中较好地执行。
xwz小王子·2023-12-21 13:10

【UML】第8篇 用例图（3/3）

目录一、用例的关系1.1泛化（Generalization）关系1.2包含（include）关系1.3扩展关系二、用例表示例不是非要把电影改成连续剧，给大家播，确实是时间和精力有限。
giszz·2023-12-21 10:51

YOLOV5之提高模型评估和测试方法（Ensemble、TTA、WBF）

使用集成模型的动机是为了减少预测的泛化误差。只要基础模型具有多样性和独立性，采用集成方法时模型的预测误差减小。这种方法在进行预测时寻求群体的智慧。尽管集成模型在模型中
qq_41627642·2023-12-21 08:07

集成学习算法

ensemble集成“ensemble”（集成）通常指的是一组基本模型的组合，旨在通过集体决策来提高模型的性能和泛化能力。常见的集成方法：Bagging通过自助采样的方法，每次从数据集
kaka_hikun·2023-12-21 07:32

C++多态技术---静态多态和动态多态

在程序设计领域，一个广泛认可的定义是“一种将不同的特殊行为和单个泛化记号相关联的能力”。和纯粹的面向对象程序设计语言不同，C++中的多态有着更广泛的含义。
eastlhu·2023-12-21 01:59

【基础篇】YOLO系列之数据划分和数据格式转换篇（全网最详细教程）

错误的标签会导致模型学习不准确，难以泛化到新数据。⭐数据平衡⭐：尽量保持数据集中各个类别的样本数量平衡。不平衡的数据集可能导致模型对某些类别的性能较差。
w94ghz·2023-12-20 23:22

【基础篇】YOLO系列之玩转数据集增强（平移、翻转、噪声、cutout、亮度）篇

提高模型泛化能力：数据增强可以在不改变数据标签的
w94ghz·2023-12-20 23:52

PP-OCR与文心一言强强结合，无须训练，信息抽取精度超80%！

首先，文本图像的场景非常多样，比如论文、书籍、说明书、合同等，模型的泛化性难以满足要求。其次，有的场景比较复杂，比如生僻字、表格和多页PDF等，模型难以达到理想的精度。
飞桨PaddlePaddle·2023-12-20 14:02

OpenAI超级对齐团队发布第一篇论文，Ilya带头研究，用GPT-2监督GPT-4

由OpenAI首席科学IlyaSutskever领导的“超级对齐”团队发布了他们的第一篇论文，提出了“弱对强泛化”的概念以及用小模型GPT-2监督大模型GPT-4的方法，展示了未来控制超级AI智能的有效手段
夕小瑶·2023-12-20 13:46

OpenAI超级对齐团队发布第一篇论文，Ilya带头研究，用GPT-2监督GPT-4

由OpenAI首席科学IlyaSutskever领导的“超级对齐”团队发布了他们的第一篇论文，提出了“弱对强泛化”的概念以及用小模型GPT-2监督大模型GPT-4的方法，展示了未来控制超级AI智能的有效手段
夕小瑶·2023-12-20 13:15

人工智能之数学(三) ------ 凸优化

损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大正则化函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过正则化的函数控制模型的复杂度,避免模型过于拟合训练数据,对于新来的数据有泛化的能力实例
千喜Ya·2023-12-20 08:45

人工智能-计算机视觉之图像增广

此外，应用图像增广的原因是，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。例如，我们可以以不同的方式裁剪图像，使感兴趣的对象出现在不同的位置，减少模型对于对象出现位置的依赖。
白云如幻·2023-12-20 07:35

机器学习 | 集成学习

集成学习用机器学习的术语来讲，就是采用多个学习器对数据集进行预测，从而提高整体学习器的泛化能力。1、核心思想和原理集成学习按照所使用的单个子模型是不是同一种分为同质的方法和异质的方法。按照子模型的连
西皮呦·2023-12-20 07:30

Wide & Deep Learning for Recommender Systems

Wide&Deep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（Memorization）和DNN模型的泛化能力（Generalization），从而提升整体模型性能。
单调不减·2023-12-20 03:55

装饰器与猴子补丁

装饰器的作用和功能答:装饰器最大的作用就是对于我们已经写好的程序，我们可以抽离出一些雷同的代码组建多个特定功能的装饰器，这样我们就可以针对不同的需求去使用特定的装饰器，这时因为源码去除了大量泛化的内容而使得源码具有更加清晰的逻辑
0981b16f19c7·2023-12-20 03:12

机器学习——数据划分

训练集用于训练数据，生成机器学习模型；测试集用于评估学习模型的泛化性能和有效程度。数据划分一般有留出法、交叉验证法和自助法。
风月雅颂·2023-12-20 00:26

每週閱讀 2018-09-12

NLG≠机器写作NLP模型的泛化问题参加workshop的研究人员们担心，压力测试可能会放缓这一领域的进步。什么样的压力能让我们对真正的泛化能力有更好的理解？能够促使研究人员构建泛化能力更强的系统？
Quincy_baf0·2023-12-19 23:00

Java简述 String 字符串优化处理

String对象及其特点不变性String对象一旦生成，则不能再对其进行改变，不变性可以泛化成不变模式，即一个对象创建之后就不会再发生改变。
万能青年_62fa·2023-12-19 23:47

数据分析场景下，企业大模型选型的思路与建议

分享嘉宾｜张逸凡Kyligence研发副总裁01AI对数据分析带来的变革1.1AI技术变革在AI诞生以后，我们面临的变化主要在于其具备更加卓越的泛化能力。这种能力使我们能
Kyligence·2023-12-19 21:08

对话诊断(X)2021Neurocomputing-Heterogeneous graph reasoning for knowledge-grounded medical DS

现有的工作采用神经语言模型嵌入对话，忽略了显式逻辑推理，导致可解释和泛化能力较差。因此，为统一关系对话上下文理解和实体相关推理，本文提出了一个可解释的异构图推理（HeterogeneousGraph
wavehaha·2023-12-19 19:53

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入回归预测

基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用长短期记忆神经网络（LSTM），进行数据回归预测输入训练的数据包含7个特征，1个响应值，即通过7个输入值预测1个输出值（多变量回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性自动输出多种多样的的误差评价指标
神经网络与数学建模·2023-12-19 18:27

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入时序预测

基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用长短期记忆神经网络（LSTM），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（多变量时序预测）归一化训练数据，提升网络泛化性自动输出多种多样的的误差评价指标
神经网络与数学建模·2023-12-19 18:27

长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入分类

基本内容：本代码基于Matlab平台编译，使用长短期记忆神经网络（LSTM），进行数据分类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（多变量分类）归一化训练数据，提升网络泛化性自动输出多种多样的的误差评价指标
神经网络与数学建模·2023-12-19 18:52
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