数据是机器学习的基础,小数据可以通过一些方法“放大”它的容量。 模型精简:减小模型复杂度。简化模型的同时还能保持准确性,是我们要做的关键操作。 正则化与迁移:减少过拟合。通过正则化技术或使用迁移学习,可以让模型更加“聪明”地泛化到新数据。 二、数据增强:为小数据集“注入活力” 数据增强是一种简单直接的方式,通过对现
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型和趋势模型等。对于小样本量（样本数<30）的情况，以下是两个适用的时间序列模型：简单移动平均模型和指数平滑模型。简单移动平均模型（Simple Moving Average Model）：公式：y_t = (1/k) * (y_{t-1} + y_{t-2} + ... + y_{t-k})这里，...
由于此矩阵由概率构成,异常不再为异常,而是可能由部分两极分化的选项导致,如果概率不高可以忽略。 举个例子,以某商业体进行客户调研为例,该商场希望了解客户对智能停车场的看法,所以执行KANO模型的调研后反馈结果如下: 处理后的概率矩阵如下: 42%的期望属性概率最大,所以我们认为智能停车场更偏向于一个期望属性,做...
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当数据量有限时,直接训练模型容易导致过拟合,而完全依赖预训练模型又可能无法满足特定任务需求。这时候选择合适的微调策略,往往能让模型在小数据场景下发挥更好效果。 数据质量直接影响微调效果。面对小数据集时,首先要做的是数据清洗。删除重复样本、修正错误标签这类基础工作能有效提升数据有效性。例如在图像分类任务中...
随后,采用主成分分析(PCA)和相关分析等方法,从众多指标中筛选出最能反映土壤健康状况的关键指标,进而构建最小数据集(MDS)模型。 研究结果 研究结果表明,最小数据集(MDS)包括土壤有机碳、粘粒含量、pH值、土壤含水量、硝态氮和平均重量直径,这些指标可以作为评估土壤健康状况的关键因子。 土壤健康指数-全数据集的...
机器学习 小数据集 模型 小数据集训练深度网络的小技巧 使用小数据集训练卷积神经网络时最大的缺点就是很容易导致过拟合问题。因此在这种情况下,常常会采用面几种方法: 1.per-training:微调对于没有足够训练样本时初始化深度网络参数的一个有效的方法,一般都会选取与之具有相似结构的网络模型训练结果进行微调。
来自真实环境的数据和来自模型的“想象数据”都可以训练策略。但大多数成功都是在基于状态的环境中。比如在基于图像的环境中,鱼和熊掌不可兼的情况比比皆是,MuZero和 Dreamer V2展示了超越人类的表现,但样本效率不高;SimPLe等其他方法非常有效,但性能较差。最近,在数据高效机制中,中数据增强和自监督方法应用无模型...
“小模型”有大作用,北京检察拓展轻罪治理新路径 21世纪经济报道记者 钟雨欣 北京报道 《最高人民检察院关于人民检察院适用认罪认罚从宽制度情况的报告》指出,近20年来刑事犯罪结构发生了重大变化,重罪比例不断下降,被判处三年有期徒刑以下刑罚的轻罪案件占比大幅上升,轻罪治理成为社会治理的重要方面。
因此Google发展了逐步蒸馏法，这相对是一个简单的机制，能够让研究人员以比标准微调或是蒸馏法少得多的训练数据，训练一个更小且专用于特定任务的模型，而且性能还可能可以优于少样本提示语言模型。少样本提示语言模型是指，大型语言模型使用少量的样本，并通过提示来完成任务的方法，像是要求语言模型完成翻译任务，研究...