医疗影像分析：在医疗影像识别领域，由于数据量有限且标注成本高，研究人员经常采用迁移学习（Transfer Learning），利用预训练模型的知识来提高新模型的泛化能力，从而更准确地诊断疾病。无论是为了提高安全性还是确保模型在不同场景下的有效性，提升AI模型的鲁棒性和泛化能力都是至关重要的。通过上述方法的应用，我们可以打造出
泛化性: 训练集训练的模型在测试集上的性能; 不同数据集之间、不同任务之间模型的泛化能力。 加入小扰动:一般模型都是欠鲁棒性,数据增强可以提高鲁棒和泛化性;也就是欠鲁棒,泛化能力会低,提升鲁棒性可以提升泛化。 加入对抗样本训练:使得模型过于鲁棒,对攻击样本效果好,提升模型安全。但是在测试集上性能会下降,泛化...
这篇论文介绍了一种名为“通用奖励模型”(GRM) 的高效人工智能方法,该方法通过对奖励模型的隐藏状态进行文本生成正则化,显著提升了奖励模型对未见数据的泛化性能,有效缓解了强化学习中过度优化的问题,并提升了奖励学习的泛化性和鲁棒性,有助于更有效地训练与人类价值观相符的大语言模型。 论文介绍 预训练大模型在许多...
探讨模型的鲁棒性和泛化性，我们首先聚焦于鲁棒性。鲁棒性评估模型在面对输入扰动或对抗样本时的性能。一般情况下，模型在处理这些挑战时表现欠佳。为改善此情况，数据增强策略被广泛应用，以同时提升模型的鲁棒性和泛化能力。接着，我们转向泛化性这一概念。泛化能力关乎模型在未见过的数据上的表现。加入小...
指定图像为不包含目标对象的第一图像；将合成图像和第一图像作为训练样本；通过训练样本对预先构建的承载检测模型进行训练，以得到训练完成的承载检测模型。该训练方法通过合成图像来扩充训练样本的数量，并丰富训练样本的中目标对象的类别，可有效提高检测模型的泛化性和鲁棒性。本文源自：金融界 作者：情报员 ...
评估大模型的泛化能力和鲁棒性是确保模型在实际应用中表现稳定、可靠的关键步骤。以下是对这两个方面的详细评估方法: 一、评估大模型的泛化能力泛化能力指的是模型在未见过的数据上表现出良好的预测能力和适应性。评估大模型的泛化能力通常可以通过以下几种方法: 使用验证集和测试集:将数据集划分为训练集、验证集和测...
苏州德漫宏申请基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统专利，提升了模型的鲁棒性和泛化能力 金融界2025年2月13日消息，国家知识产权局信息显示，苏州德漫宏信息技术有限公司申请一项名为“一种基于AI训练智能工作台的自动化模型调优系统”的专利，公开号CN 119398112 A，申请日期为2024年10月。专利摘要显示，本发明...
机器人在实际环境中需要面对复杂多变,不确定性强,或者是未见过的环境,因此保持良好的泛化能力和鲁棒性非常重要。在后大模型时代,具身大模型(Vision Language Action model, VLA)是具身智能中最备受关注前沿的技术之一。具身大模型利用大语言模型、多模态大模型强大的知识储备、语义理解、目标定位检测等能力,赋予了机器...
于是,作者提出了离散对抗训练(DAT),旨在提高视觉模型的鲁棒性和泛化能力。DAT 利用 VQ-GAN 学习视觉词汇表,也称为图像代码本(image codebook)。对于连续的图像输入,每个编码的补丁嵌入被码本中最接近的视觉词(visual word)替换,并表示为相应的索引。然后将图像转换为类似于语言输入的一系列符号索引。
1. 数据增强:通过对训练数据进行一些变换、旋转、缩放等操作,可以增加模型的泛化能力,使其能够更好地适应不同的数据情况。2. Dropout:在训练过程中随机丢弃一部分神经元,可以有效降低模型的过...