NeurIPS论文曾提到鲁棒性是泛化的基础,也有人认为鲁棒性是泛化的先决条件之一。 就涵义上来说,鲁棒性指模型或系统在应对外部干扰或异常时能继续稳定、正常运作的能力(简单来说,就是临危不乱),而泛化性则指向大模型在训练数据集之外的新数据、新场景、新领域中的预测和处理能力(简单来说,就是举一反三),两者在评...
这项创新的专利旨在推动神经网络的训练效果,提升其在执行图像处理任务时的性能与适应性。 专利摘要中透露,申请的技术将通过多个步骤来提升神经网络的鲁棒性和泛化能力。首先,将相对于特定任务准备的带有基础真值标签的2D训练图像进行处理。接着,技术将对这些2D图像的一部分进行扩展,将其转化为相应内容的3D表示。这一转...
金融界2024年10月24日消息,国家知识产权局信息显示,北京中科通量科技有限公司申请一项名为“一种基于小样本学习的数据增强和可学习参数的阈值损失优化方法”的专利,公开号CN 118799681 A,申请日期为2024年7月。 专利摘要显示,本发明提供一种基于小样本学习的数据增强和可学习参数的阈值损失优化方法,包括以下步骤:对小...
关于故障诊断未来的研究方向 | (1)知识驱动与数据驱动融合的深度学习PHM理论方法研究。将领域知识以及物理模型形成约束融入深度学习之中,有助于提高模型的普适性与鲁棒性。 近年来,内嵌物理知识的神经网络PINN将物理偏微分方程嵌入神经网络中进行学习求解,有效提高了模型的泛化能力,保证了模型所学特征符合物理规律,弥补...