腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

首页

文章/答案/技术大牛

发布

社区首页 >问答首页 >48.哈佛(Harvard)结构的基本特点是（48）？

问48.哈佛(Harvard)结构的基本特点是（48）？

提问于 2024-08-25 22:39:33

回答 0关注 0查看 16

48.哈佛(Harvard)结构的基本特点是（48）。

A.采用多指令流单数据流

B.程序和数据在不同的存储空间

C.采用堆栈操作

D.存储器按内容选择地址

嵌入式

程序

数据

回答

成为首答用户。去写回答

泛化能力

学习方法

学习方法的泛化能力是指由该方法学习到的模型对未知数据的预测能力，是学习方法本质上重要的性质。现实中采用最多的办法是通过测试误差来评价学习方法的泛化能力，但这种评价是依赖于测试数据集的。因为测试数据集是有限的，很有可能由此得到的评价结果是不可靠的。

hotarugali

2022/03/18

6740

Python+sklearn使用三种交叉验证方法评估模型泛化能力

python

本文使用的数据集格式请参考：使用Python预处理机器学习需要的手写体数字图像文件数据集

Python小屋屋主

2019/06/19

3.4K0

【AI初识境】如何增加深度学习模型的泛化能力

深度学习机器学习神经网络人工智能

机器学习方法训练出来一个模型，希望它不仅仅是对于已知的数据(训练集)性能表现良好，对于未知的数据(测试集)也应该表现良好，也就是具有良好的generalization能力，这就是泛化能力。测试集的误差，也被称为泛化误差。

用户1508658

2019/07/26

3.4K0

如何理解机器学习中的泛化能力？

腾讯云测试服务编程算法机器学习神经网络深度学习

百度百科这样解释：是指机器学习算法对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据背后的规律，对具有同一规律的学习集以外的数据，经过训练的网络也能给出合适的输出，该能力称为泛化能力。

朱卫军 AI Python

2022/04/02

2.4K0

使用数据增强技术提升模型泛化能力

keras 深度学习

在《提高模型性能，你可以尝试这几招…》一文中，我们给出了几种提高模型性能的方法，但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言，数据量的多寡通常对模型性能的影响更大，所以扩充数据规模一般情况是一个非常有效的方法。

云水木石

2019/07/02

1.2K0

学习泛化能力：用于领域泛化的元学习

腾讯云测试服务学习方法编程算法 html 强化学习

域偏移（Domain shift）是指在一个源域中训练的模型在应用于具有不同统计量的目标域时表现不佳的问题。领域泛化（Domain Generalization, DG）技术试图通过产生模型来缓解这一问题，通过设计将模型很好地推广到新的测试领域。提出了一种新的域泛化元学习方法。我们没有像以前的DG工作那样设计一个对域移位具有鲁棒性的特定模型，而是提出了DG的模型不可知论训练过程。我们的算法通过在每个小批中合成虚拟测试域来模拟训练过程中的训练/测试域偏移。元优化目标要求模型改进训练域性能的步骤也应该改进测试域性能。这一元学习过程训练模型具有良好的泛化能力的新领域。我们在最近的跨域图像分类基准上评估了我们的方法和达到的最先进的结果，并在两个经典的增强学习任务上展示了它的潜力。

智能生信

2021/03/19

4.2K0

具有泛化能力的句子表征模型：Gensen评测实验

correlation mean python3

Learning General Purpose Distributed Sentence Representations via Large Scale Multi-task Learning（https://arxiv.org/abs/1804.00079）一文发表在 ICLR 2018，中，该论文提出的模型能够在各种各样的任务中泛化句子表征，且设计了一个一对多的多任务学习框架。其主要贡献的描述如文中所述。

sparkexpert

2019/05/26

1.1K0

学界 | 模型的泛化能力仅和Hessian谱有关吗？

其他

经验表明，通过训练深度神经网络得到的不同局部最优值往往并不能以相同的方式泛化到未知数据集上，即使取得了相同的训练损失。近年来，这一问题日益受到经验和理论深度学习研究社区的关注。从理论的角度来看，大多数用来解释这种现象的泛化边界只考虑了最差的情况，因此忽略了不同解的泛化能力。在本文中，我们将重点探讨下面的问题：

机器之心

2018/10/22

8800

中文预训练模型泛化能力挑战赛Baseline

https http 网络安全 NLP技术

自从2017年具有划时代意义的Transformer模型问世以来，短短两年多的时间内，如雨后春笋般的出现了大量的预训练模型，比如：Bert，Albert，ELECTRA，RoBERta，T5，GPT3等等。然而之前的基准评测体系存在两个缺陷：评测强度不够，模型不通用。评测强度不够指的是选手只提交结果，不提交inference的代码。模型不通用指的是预训练模型不能保证在相同超参数情况下在所有任务上都获得比较好的性能。以上两点极大限制了预训练技术的应用和发展。如果我们能通过算法实现泛化能力强的中文预训练模型，这将提高下游业务的准确性，从而提升企业的核心竞争力，并为企业创造更多的价值。

听城

2021/03/02

7910

洞见AI对抗，从频域视角看模型泛化能力

神经网络机器学习深度学习人工智能

在机器学习应用中，泛化能力是衡量机器学习模型性能的一个重要指标。其受到多种因素的影响，包括模型结构，参数，训练数据集，训练方法等。本文以全连接神经网络为例，通过实验的方法，分析输入数据中的不同频率分量对神经网络模型泛化能力的影响。

绿盟科技研究通讯

2020/02/27

1.5K0

最优解的平坦度与鲁棒性，我们该如何度量模型的泛化能力

机器学习深度学习

选自inFERENCe 作者：Ferenc Huszár 机器之心编译参与：陈韵竹、刘晓坤深度网络最优解附近的平坦度一直是我们理解模型泛化性能的重点，通常较为平坦的最优解有更好的鲁棒性。而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度，还涉及两个平坦度指标之间的比率。我看到大家在 Twitter 和 Reddit 中谈论这篇论文《Visualizing the Loss Landscape of Neural Nets》，于是撰写此文。这篇论文与《Sharp Minima

企鹅号小编

2018/02/05

1.2K0

深度 | 最优解的平坦度与鲁棒性，我们该如何度量模型的泛化能力

其他

机器之心

2018/05/10

1.2K0

独家 | 机器学习模型的非泛化和泛化

机器学习翻译模型数据数据科学

本文作为数据科学博客马拉松（https://analyticsvidhya.com/blogathon）的一部分发表。

数据派THU

2023/03/29

6200

DAPNet：提高模型在不同数据域上的泛化能力（MICCAI 2019）

module network pyramid

今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的论文：Dual Adaptive Pyramid Network for Cross-Stain Histopathology Image Segmentation (原文链接：[1])。

Minerva

2020/07/14

2.2K0

神经网络泛化能力研究！

神经网络模型数据算法网络

论文标题:Feature Contamination: Neural Networks Learn Uncorrelated Features and Fail to Generalize

统计学家

2024/09/02

1980

OverlapMamba 具备超强泛化能力的定位方法

数据网络系统函数模型

精准的定位是自动驾驶系统独立决策和安全运行的基石，也是SLAM中环路闭合检测和全局定位的核心。传统方法通常采用点云数据作为输入，和基于深度学习的激光雷达定位（LPR）技术。然而，新近提出的Mamba深度学习模型与状态空间模型（SSM）相结合，展现出处理长序列数据的巨大潜力。基于此，作者开发了OverlapMamba——一种创新的定位网络，它将输入的视距视图（RVs）转化为序列数据。该方法采用了一种新颖的随机重构方法来构建偏移状态空间模型，有效压缩了视觉数据的表示。在三个不同的公共数据集上进行评估，该方法能够有效地检测环路闭合，即便是在从不同方向重访先前的位置时也能保持稳定性。依赖于原始的视距视图输入，OverlapMamba在时间复杂度和处理速度上优于传统的激光雷达和多视图融合方法，展现了卓越的定位能力和实时处理效率。

BBuf

2024/06/03

2390

如何评估服务器的单机处理能力

存储安全

如果评估一台server的单机接入和处理能力？每秒钟能支持多少并发请求？当你的leader问你这个问题的时候，你知道怎么应对吗？

王亚昌

2018/08/03

1.4K0

如何让大模型变得更聪明：提升理解力、泛化能力和适应性

腾讯技术创作特训营S8

人工智能技术的飞速发展，使得大模型在多个领域展现出了前所未有的能力。从自然语言处理到图像识别，大模型的应用无处不在。然而，尽管大模型已经取得了显著的成就，但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么，如何让大模型变得更聪明呢？本文将从多个角度探讨这个问题，并提出一些可能的解决方案。

洛秋_

2024/07/31

9540

谷歌发布TensorFlow Lattice：得益于先验知识，提升模型泛化能力

其他

AI研习社消息，近日，谷歌科学家发布TensorFlow Lattice，这是一套预建的TensorFlow Estimators，易于使用，它相当于是TensorFlow运算符，用来构建点阵模型（lattice model）。点阵是多维插值查找表（look-up table），与几何教材背面近似于正弦函数的查找表类似。 AI研习社编译整理如下：我们利用查找表的结构（它可以通过多个输入进行键控），来估计比较随意及灵活的关系，并满足于指定的单调关系，以便更好地泛化。也就是说，训练查找表值使得训练样例的损失最

AI研习社

2018/03/19

1.4K0

胜任力模型 - 员工能力评估数据分析

数据分析数据库 sql

在人力资源各模块的标准化，流程化，规范化的建设中，胜任力模块的构建是一个很重要的基础工作，招聘，人才发展，绩效，薪酬都是基于胜任力的模型基础进行体系的搭建，今天我们来聊一聊胜任力模型中的员工能力评估分析的应用。

王佩军

2020/05/08

4.7K0

相似问题

贝叶斯结构时间序列模型（BSTS）模型性能如何让评估？

0117

架构的好坏如何评估？

117

如何评估基础软件的价值？

014

64.软件能力成熟度模型（CapabilityMaturity Model，CMM）将软件能力成熟度自低到高依次划分为（64）？

017

实时音视频如何集成IM能力？

1342

问48.哈佛(Harvard)结构的基本特点是（48）？

回答

贝叶斯结构时间序列模型（BSTS）模型性能如何让评估？

架构的好坏如何评估？

如何评估基础软件的价值？

64.软件能力成熟度模型（CapabilityMaturity Model，CMM）将软件能力成熟度自低到高依次划分为（64）？

实时音视频如何集成IM能力？

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐