- 2024-11-12一文速通C++全特化/偏特化、重载决议
全特化/偏特化重载决议在开始搞模板元编程、SFINAE、类型萃取、concept前,我们来回顾一下特化和重载决议。这堆编译期鬼画符一样的东西,运行期到底会调用哪一个呢?哪怕不会写,你起码需要看得明白不是?全特化/偏特化全特化(specialization):具体指明模板类型里全部的类型参数
- 2024-11-07用例图
用例图参与者、用例以及之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图椭圆表示用例,用例名称放在椭圆的中心或下面参与者(人形符号)用箭头的线段表示参与者和用例之间的关系,箭头所指表示对话的被动接受者可以使用注释,更清晰的描述用例和参与者(黑盒子)构成1.参与者(Actor) 是指
- 2024-11-01在机器学习中,L2正则化为什么能够缓过拟合
在机器学习中,L2正则化作为一种有效的技巧,能够显著缓解模型的过拟合现象。主要原因包括:1.对权重进行约束,减少模型复杂性;2.增强模型的泛化能力;3.防止权重过大导致的数值不稳定;4.与损失函数相结合,实现模型目标的平衡;5.鼓励权重的均匀分布。通过L2正则化,我们可以得到更稳定、更健壮的
- 2024-10-31域适应(Domain Adaptation, DA)、域泛化(Domain Generalization, DG)和测试时域适应(Test Time Adaptation, TTA)之间的区别与联系
域适应(DomainAdaptation,DA)、域泛化(DomainGeneralization,DG)和测试时域适应(TestTimeAdaptation,TTA)是迁移学习领域中处理分布差异的三个重要概念,它们既有联系也有区别1、DomainAdaptation(域适应,DA)1.1、DA定义域适应的目标是将一个在源域上训练好的模型调整或
- 2024-10-23第二章学习笔记
第2章模型评估与选择2.1经验误差与过拟合错误率(errorrate):分类错误的样本数占样本总数的比例称为错误率。精度(accuracy):精度=1-错误率。如果在m个样本中有a个样本分类错误,那么错误率,精度=1-E。学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差(error)。
- 2024-10-22CipherChat: 一个评估大型语言模型安全对齐泛化能力的创新框架
CipherChat:突破大型语言模型安全对齐的新范式在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(LLMs)的安全性问题日益受到关注。为了确保LLMs的输出符合道德和法律标准,研究人员开发了各种安全对齐技术。然而,这些技术是否能够有效地应对各种语言形式的挑战?来自RobustNLP团队的研究人员
- 2024-10-18Let’s Verify Step by Step
本文是LLM系列文章,针对《Let’sVerifyStepbyStep》的翻译。让我们一步一步地验证摘要1引言2方法3大规模监督4小规模合成监督5OOD泛化6讨论7相关工作8结论摘要近年来,大型语言模型在执行复杂多步推理的能力方面有了很大提高。然而,即使是最先进
- 2024-10-11论文分享---CVPR2024:用于单源域泛化目标检测的无偏 Faster R-CNN
论文地址https://arxiv.org/pdf/2405.15225简介:此论文由刘亚静,周世军,刘希尧,郝春辉,范宝杰,田建东,中国科学院沈阳自动化研究所机器人国家重点实验室、中国科学院机器人与智能制造研究所、中国科学院大学、南京邮电大学在CVPR2024上发表。摘要单源域泛化(SDG)物体检测是一项
- 2024-10-10Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models
OpenX-Embodiment:RoboticLearningDatasetsandRT-XModels启发:在不同数据集上训练大规模、高容量模型以处理下游应用方面取得显著成功。是否能将所有数据整合在高容量机器人操作模型上使其有效适应新的机器人、任务、环境?贡献:提供了标准化数据格式和模型的数据集,收
- 2024-09-30如何在Java中实现自适应数据增强技术提高模型泛化能力
如何在Java中实现自适应数据增强技术提高模型泛化能力大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Java中实现自适应数据增强技术,以提高机器学习模型的泛化能力。数据增强是一种通过增加训练数据多样性来减少过拟合的方法,尤
- 2024-09-29Star 3w+,向更安全、更泛化、更云原生的 Nacos3.0 演进
作者:席翁Nacos社区刚刚迎来了Star突破30000的里程碑,从此迈上了一个新的阶段。感谢大家的一路支持、信任和帮助!Nacos /nɑ:kəʊs/是Dynamic Namingand Configuration Service的首字母简称,定位于一个更易于构建云原生应用的动态服务发现、配置管理和服务管理平台。
- 2024-09-26数据库系统------ER图中的符号
矩形实体集:实体是指在现实世界中可独立存在的对象或事物,实体集就是相同类型实体的集合,可以看成是一个类画在实体集中的属性A1表示简单属性A2表示复合属性,即由多个子属性组成的属性,这里是指A2.1和A2.2,例如,地址可以分为街道、城市和邮政编码A3表示多值属性,即该属
- 2024-09-189.17
今天是中秋节,祝大家中秋节快乐。今天发《机器学习》作业二,明天是个特殊的日子,不发博客。 一.单选题(共2题,40分)1. (单选题) 在评价模型的性能时,一般是更希望算法模型的(C) A 训练误差小 B 测试误差小 C 泛化误差小 D 以上都是 2.
- 2024-09-07模型 跃迁(泛化)
系列文章分享 模型,了解更多
- 2024-09-06R-Adapter:零样本模型微调新突破,提升鲁棒性与泛化能力 | ECCV 2024
大规模图像-文本预训练模型实现了零样本分类,并在不同数据分布下提供了一致的准确性。然而,这些模型在下游任务中通常需要微调优化,这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力,并需要大量的计算资源。论文提出新颖的RobustAdapter(R-Adapter),可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解
- 2024-08-31【机器学习】sklearn核心分类算法比较
sklearn核心分类算法比较sklearn分类问题的核心算法及其关联核心分类算法其他分类算法算法之间的关联示例代码运行结果sklearn分类问题的核心算法及其关联在scikit-learn中,分类问题是机器学习中最常见的任务之一。scikit-learn提供了多种分类算
- 2024-08-22AI机器人界的叶问,国产全能生活助手
“从自动驾驶汽车到智能家居,AI的身影无处不在。而今,国产人形AI机器人的横空出世,更是将AI的边界推向了一个新的高度,它的故事,让海外最火AI机器人Figure的CEO也投来关注的目光。”机器人版叶师傅的诞生一个机器人,不仅能弹奏出悠扬的乐曲,还能熟练地泡一壶功夫茶,甚至
- 2024-08-04《软件方法》强化自测题-分析(8)
DDD领域驱动设计批评文集做强化自测题获得“软件方法建模师”称号《软件方法》各章合集按照业务建模、需求、分析、设计工作流考察,答案不直接给出,可访问自测链接自测,做到全对才能知道答案。知识点见《软件方法》(http://www.umlchina.com/url/softmeth.html)、“软件需求设
- 2024-07-28xgboost的作用与库的安装
XGBoost是一个非常强大的Boosting算法工具包,以其优秀的性能(效果与速度)在数据科学比赛中长期占据领先地位,并且在许多大厂的机器学习方案中也是首选模型。 XGBoost在并行计算效率、缺失值处理、控制过拟合、预测泛化能力等方面表现出色。它的主要特点和优势包括:
- 2024-07-22CS229|Ch8-9|泛化、正则化、模型选择
关键词:泛化性、过拟合、欠拟合;误差、偏差、方差及其关系;模型复杂度&偏差&方差&过拟合&欠拟合&误差之间关系泛化性generalization:performancesonunseendatatrainingdata——seentestdata——unseen过拟合overfit:predictaccuratelyontrainingdata(smalltraining
- 2024-07-21【压缩泛化】对大语言模型智能涌现的理解
AGI=MaximizingCompression!1.智能定义 一年时间,大语言模型(LLM)席卷互联网行业,包括自己在内,日常工作生活已经快离不开大模型应用了。前段时间,看到有赞干掉了30多人的UI团队,后又干掉了HRBP团队,想当初自己还拿到过有赞的offer,对于公司果断、雷厉风行的风格还是有
- 2024-07-19SELF-DEMOS: Eliciting Out-of-Demonstration Generalizability in Large Language Models
本文是LLM系列文章,针对《SELF-DEMOS:ElicitingOut-of-DemonstrationGeneralizabilityinLargeLanguageModels》的翻译。SELF-DEMOS:在大型语言模型中引入非演示泛化能力摘要1引言2相关工作3方法4实验5讨论6结论局限性摘要大型语言模型(LLM)已经显
- 2024-07-08基于典型相关性分析的多视图学习方法(基于半监督学习的 CCA)——泛化能力的多视图分析模型(GMA)
泛化能力的多视图分析模型(GeneralizedMulti-viewAnalysis,GMA)是由Sharma等人提出的,旨在扩展传统无监督的典型相关分析(CanonicalCorrelationAnalysis,CCA)至有监督学习和更广泛的数据分析场景。GMA的核心在于能够处理多源异构数据,同时考虑数据的标签信息,以提高模型的泛
- 2024-07-08周志华西瓜书机器学习 - 第一章绪论
文章目录第一章-绪论机器学习定义课后题典型的机器学习过程课后题计算学习理论课后题基本术语课后题归纳偏好1.假设空间(HypothesisSpace)2.先验知识(PriorKnowledge)3.正则化(Regularization)4.模型架构(ModelArchitecture)5.数据增强(DataAugmentation)6.迁移学