自我理解：泛化能力，能够通过已知的知识去解决新问题的能力，越是能够解决这些新问题就可以称之为泛化能力好；如果不能解决，则称之为泛化能力差。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------例子： 小明和小李都上了高三。小明
前言模型的泛化能力是其是否能良好地应用的标准，因此如何通过有限的数据训练泛化能力更好的模型也是深度学习研究的重要问题。仅在数据集上高度拟合而无法对之外的数据进行正确的预测显然是不行的。本文将不断总结相关的一些方法。一、模型角度Dropout 首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变。然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训
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2023-09-22 09:44:15
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# 如何增加NLP模型的泛化能力
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它涉及到对人类语言进行处理和理解。在NLP中，一个关键问题是如何使模型具有较好的泛化能力，即在面对未见过的数据时仍能表现良好。本文将讨论如何通过一些方法和技巧来提高NLP模型的泛化能力，并通过一个实际问题来说明这些方法的有效性。
## 实际问题
假设我们有一个文本分类的任务，需要将一些新闻文本分为不同的类
SVM即支持向量机,是一种机器学习内的二类分类方法，是有监督学习方法。首先我们需要建立一个分类任务：首先考虑线性可分的情况：（所谓线性可分就是在N维空间上的两类点，可以用N-1个未知数的函数（超平面）把其分为两类的情况），如下图是一个简单的线性可分，二维平面上的两类点可以被一个y=kx+b的函数区分为两类如上图，SVM就是要得到一个最好的超平面使得模型拥有最好的泛化能力（泛化能力，即对于新数据标签
过拟合是什么呢？
过拟合简单来说就是模型是由训练数据集得来的，得到的模型只针对训练集有更好的预测效果，对于未知的数据集预测效果很差。这其实是由于训练过程中，模型过于偏向于训练数据集，导致模型对训练数据集的拟合效果很好，导致模型失去了泛化能力。
模型的泛化能力即指模型对于未知数据的预测能力。往往我们都希望我们的模型泛化能力强，这样才能真正的具有应用于实际的可靠性。那么对于过拟合我们应该采取什么方法去
摘要：以前在机器学习中一直使用经验风险来逼近真实风险，但是事实上大多数情况经验风险并不能够准确逼近真实风险。后来业界就提出了泛化误差的概念（generalization error）,在机器学习中泛化误差是用来衡量一个学习机器推广未知数据的能力，即根据从样本数据中学习到的规则能够应用到新数据的能力。常用的计算方法是：用在训练集上的误差平均值-在测试集上的误差平均值。一：经验风险机器学习本质上是一种
作 者 | huggingface Transformers是TensorFlow 2.0和PyTorch的最新自然语言处理库Transformers(以前称为pytorch-transformers和pytorch-pretrained-bert)提供用于自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)的最先进的模型(BERT，GPT-2，RoBERTa，XLM，DistilBert，X
类，对象是面向对象的基础，类与类之间的关系是面向对象不可或缺的一部分。以下将从类的关系定义，UML中的符号表示，代码实现三方面介绍类与类之间的关系。 1、泛化（Generalization）：也成为继承关系。指一个类（子类或者子接口）继承另外一个类（父类或者父接口）的功能。并
Measuring and Improving Compositional Generalization in Text-to-SQL via Component AlignmentNAACL 2022| CCF BAbstract在 text-to-SQL 任务中，正如在许多 NLP 中一样，组合泛化是一个重大挑战：神经网络在训练和测试分布不同的情况下难以实现组合泛化。然而，最近改进这一点的尝试
我们知道模型的泛化能力是很重要的，如果一个模型具有很好的泛化性能，那么它往往能够在没有见过的数据上表现良好。以中文命名实体识别为例，在用于评估模型泛化性能的数据集中，我们可能忽...
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2022-07-29 09:06:28
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神经网络的泛化能力在实际中，为了保证神经网络具有较强的泛化能力，就必须首先掌握哪些因素会影响神经网络的泛化能力，以及神经网络的泛化能力是如何受到他们影响的。主要有以下几个方面：1、 结构复杂性和样本复杂性：神经网络的容量以及规模称之为神经网络的结
BERT大火却不懂Transformer？读这一篇就够了一、Transformer（code）1.1 句子的 representation embedding with position = word embedding + Positional Embedding处理 nn.Embedding 权重矩阵有两种选择：使用 pre-trained 的 embeddings 并固化
自 20 世纪 50 年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言智能的能力。语言本质上是一个错综复杂的人类表达系统，受到语法规则的约束。因此，开发能够理解和精通语言的强大 AI 算法面临着巨大挑战。过去二十年，语言建模方法被广泛用于语言理解和生成，包括统计语言模型和神经语言模型。近些年，研究人员通过在大规模语料库上预训练 Transformer 模型产生了预训练语言模型（PLMs），并在解决
随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在training d
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2022-12-16 21:57:04
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在深度学习中，我们经常看到两个概念：表达能力和泛化能力 表达能力指的是模型拟合训练集的能力，可以用训练损失来衡量 而泛化集指的是模型迁移到测试集中的能力，可以用测试误差来衡量一般来说，全连接的神经网络表达能力很强，很容易过拟合，导致泛化能力较弱于是乎我就突发奇想，做一个小实验： 首先随便造一个测试集，输入是x，输出（标签）y是x^2 然后需要引入噪声，我的方法十分简单粗暴：直接将标签y随机按比例增
目录实验目的实验内容实验过程结果展示全部代码 实验目的使用免费的中文分词语料库，如人民日报语料库PKU，使用语料库中的常见词编写一个句子，使用二元语法（即每个词只与和它相邻的前一个词有关）在语料库中对句子中的词进行词频统计，输出句子的出现概率。实验内容对给定的pku_training.txt语料库处理，构建一个二元语言模型，二元语言模型是指当前词语出现的概率只与前一个词有关 对语料首先进行处理，
1. 我们想要什么样的模型？从人的认知角度来说，比如我们想考托福，首先要背单词，掌握英语语法知识等等，然后再找到真题来做一做，适应一下考试的内容。我们期待让机器也能做到这样的事情，即我预先丢给机器一些知识储备，机器用这些知识预训练（pre-train）出一个模型，然后解决具体问题的时候，只需要基于已有的知识对模型进行微调（fine-tune）就可以了。2.预训练对于NLP来说，我们希望预训练过程做
如果该神经网络在没有任何训练数据的情况下表现良好，我们可以说它在给定的数据上具有
原创
2023-04-22 08:02:57
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结合多重神经网络提高泛化能力
原创
2021-08-19 12:29:49
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神经网络神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它是一种基于计算机科学、数学和心理学等多学科的交叉学科，旨在模拟人脑的结构和功能，解决复杂的实际问题。神经网络通常由多个层次组成，每个层次由多个节点组成。这些节点可以是输入层、隐藏层或输出层的神经元，它们通过电信号传递信息，并通过加权连接进行
原创
2023-04-18 10:32:29
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