我们只有恰当地做好模型复杂度的权衡决策,才能令模型既能正确地识别样本,又不至于过度复杂,学习到了属于训练集本身的特征。 三、模型复杂度对数据拟合的影响 机器学习更加关注模型在未知数据上的泛化能力,而不仅仅是在训练数据集上的拟合能力;虽然训练集和测试集遵循统一数据生成分布,理论上两者的误差的期望应该是一样...
训练误差和测试(泛化)误差的区别及其与模型复杂度的关系 1.泛化能力: 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训练样本上工作的很好。学得的模型对新样本(即新鲜数据)的适应能力称为泛化能力。 2.误差:学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差 。 训练误差:模型在训...
Geoffrey Hinton表明,深度信念网络神经网络,用贪婪逐层训练策略可有效训练(Hinton et al., 2006a)。同样策略可训练其他类型深度网络(Bengio and LeCun, 2007a; Ranzato et al., 2007b),系统提高测试样例泛化能力。普通深度学习术语。强调训练比较深神经网络,深度理论重要性(Bengio and LeCun,2007b; Delalleau an...
例如数据增强，调整weight_decay，调整drop rate等等。如果能增大训练集样本数是最好的。
一、线性回归模型概述 线性回归模型:简单的来说就是在样本空间中的一条直线或者一个平面或者更高维的超平面,并且我们要使得预测值与真实值之间的误差最小化。 三维样本空间如下图: 二维样本空间: 二、线性回归模型 给定训练集D=(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)D={(x_1,y_1 ),(x_2,y_2 ),…,(x...
预训练数据 在实验中,选择了 The Pile 数据集的一个子集,并从头开始训练所有模型。为了确保训练集包含 150 亿(15B)个 tokens,对数据集进行了随机抽样。在所有实验中,统一使用了 LLaMA 分词器来处理这些数据。 评估数据集 在评估模型性能时,特别关注了模型在多种下游任务上的零样本和少样本学习能力。这些任务包括...
百度试题 结果1 题目ERD中关系的度数(Degree)是指参与关系的实体数量,是度量关系( )的一个指标。 A. 模型 B. 复杂度 C. 精确度 D. 属性值 相关知识点: 试题来源: 解析 (B)复杂度 反馈 收藏
单机模型算力测试中,BF16精度的单步耗时数据因具体的硬件配置、模型复杂度以及测试环境的不同而有很大的差异。通常情况下,这个数据不会是一个固定的数值。如果是在标准的硬件平台上进行测试,比如使用NVIDIA的某些支持BF16运算的GPU,其单步耗时可能会在几十毫秒到几百毫秒之间,具体取决于模型的规模和复杂度。 但是,没...
特别是在多任务学习中,内部复杂度模型展现出了更强的特征提取能力和泛化能力,在深度强化学习任务中,则表现出了更高的稳定性和控制精度。 此外,研究团队还通过计算浮点数运算量(FLOPs)、训练与推理时间以及模型参数数量等指标,对内部复杂度模型和外部复杂度模型进行了全面的性能评估。结果表明,尽管内部复杂度模型在单个...
方差造成的误差 - 精度和过拟合 在训练模型时,通常使用来自较大训练集的有限数量样本。如果利用随机选择的数据子集反复训练模型,可以预料它的预测结果会因提供给它的具体样本而异。在这里,方差(variance)用来测量预测结果对于任何给定的测试样本会出现多大的变化。