过拟合(Overfitting):当模型的容量过大时,网络模型除了学习到训练集数据的模态之外,还把额外的观测误差也学习进来,导致学习的模型在训练集上面表现较好,但是在未见的样本上表现不佳,也就是泛化能力偏弱,我们把这种现象叫做过拟合。 欠拟合(Underfitting) :当模型的容量过小时,模型不能够很好的学习到训练集数据的模态,...
模型容量(Model Capacity)指的是指其拟合各种模型的能力。
容量不足的模型不能解决复杂任务。 容量高的模型能够解决 复杂的任务,但是当其容量高于任务所需时,有可能会过拟合。 统计学习方法理论提供了量化模型的容量的不同方法,其中最为出名的是Vapnik-Chervonenkis 维度(Vapnik-Chervonenkis dimension)。 量化模型的容量使得统计学习理论可以进行量化预测。统计学习理论中最重要的...
通过调整模型的容量(Capacity),我们可以控制模型是否偏向于过拟合或欠拟合。模型的容量是指其拟合各种函数的能力,容量低的模型很难拟合训练集,容量高的模型可能会过拟合。一种控制容量的办法是选择以什么样的数学模型来对数据集进行建模。例如,前面的例子中,左图使用的是线性回归函数,线性回归假设输出与输入之间是线性...
1. L1正则化:通过在损失函数中引入L1正则化项,使得模型的参数稀疏化,减少模型的容量。L1正则化可以将一些不重要的参数置为零,从而减少参数数量。 2. L2正则化:通过在损失函数中引入L2正则化项,使得模型的参数变得平滑,减少模型的过拟合。L2正则化可以降低模型的权重,减小模型容量。 三、使用模型压缩方法 1. 知识...
Adam 有奇效,但内存效率非常低。除了要求你有模型权重和梯度外,你还需要额外保留三个梯度参数。因此, 对于纯 AdamW, fp32 主权重:4 字节 / 参数 动量(momentum):4 字节 / 参数 方差(variance):4 字节 / 参数 对于像bitsandbytes这样的 8 位优化器, ...
还有一个使模型效果更好的方式是instruction-tuning，其任务的占比仅仅是预训练模型的百分之0.2，但是能...
容量管理模型主要包括以下几个关键组成部分: (1)资源监控:通过实时监控数据中心的资源使用情况,如服务器、存储设备、网络设备等,确保资源使用率达到最优。 (2)资源规划:根据数据中心的业务需求,对资源进行合理规划和分配,以满足业务发展的需要。 (3)资源调度:通过自动化技术对资源进行动态调度,实现资源的最优分配。