标签错误会破坏基准的稳定性，然而，令人没想到的是，大多数机器学习中使用的10个主流基准测试集普遍存在标签错误。比如，把“狮子”标记成“猴子”，把“青蛙”标记成“猫”。
又是一篇signature的文章，不过文章重点不在是mRNA了，而是我们的科研热点lncRNA。
评估机器学习模型的程序是，首先基于机器学习训练数据对其进行调试和评估，然后在测试数据库中验证模型是否具有良好的技能。通常，在使用训练数据集评估模型后，你会对得到的成绩非常满意，但用测试数据集评估模型时成绩不佳。在这篇文章中，你会了解到当这个常见问题出现时，你需要考虑的技术和问题。
验证数据集（Validation Datasets）是训练模型时所保留的数据样本，我们在调整模型超参数时，需要根据它来对模型的能力进行评估。
尽管验证过程无法直接发现问题所在，但有时该过程可以向我们表明模型的稳定性存在问题。
今天在看论文的过程中，发现自己对一些机器学习的基础知识把握的不清晰，遂查找资料回顾一番，方便之后查看。
我们在调试一个学习算法时，通常会用学习曲线（Learning Curves）观察机器学习算法是否为欠拟合或过拟合。
最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。
随着深度学习的进一步发展，我们对数据集的依赖也越来越强。就在最近，FAIR 开放了 LVIS，一个大规模细粒度词汇集标记数据集，该数据集针对超过 1000 类物体进行了约 200 万个高质量的实例分割标注，包含 164k 大小的图像。FAIR 发布了相关文章对该成果做了详细解析，AI 开发者将重点内容其整理编译如下。
今天跟大家分享一篇获得WSDM2022最佳论文提名奖的论文，不同于以往论文对实验过程以及实验设置的可复现性分析，该论文从实验的根源入手，即主要对我们所使用的推荐系统数据集进行了实验探索，并对实验结果进行了深入分析。
在机器学习研究中，特征选择是十分重要的一个环节。很多脑影像机器学习研究者更多追求的是所选特征的预测精度，而本文的作者更关注所选特征的可重复性。作者提出的基于图论的FS-Select算法，在挑选出具有可重复性特征的同时，兼顾了其预测准确性。该研究由土耳其伊斯坦布尔科技大学的Nicolas Georges 等人发表在最近的Pattern Recognition杂志上。
Vision Transformers(Vision transformer, ViT)在图像分类、目标检测和语义分割等视觉应用中得到了具有竞争力得性能。
关键词：训练集（train set）、验证集（valid set）、测试集（test set） 。
文末GitHub链接提供了生成以下图片所需的数据集和源代码。本文的所有内容都可以在具有1G内存GPU的笔记本电脑上复现。
大家好，欢迎来到我们的技术专栏《数据使用》，这一个专栏主要讲解在深度学习技术中数据使用相关的内容。
第五届Sky Hackathon已于11月29日正式落下帷幕，第一名为来自青岛大学QDU_SMS团队。他们深入优化TensorRT引擎，并且修改Yolo核心代码，最终在置信度和速度上获得了不俗表现，让我们一起看看他们的项目报告书吧！
了解如何实施对抗性验证，以建立分类器来确定您的数据是来自训练还是测试集。如果可以这样做，则您的数据有问题，并且对抗验证模型可以帮助您诊断问题。
作者：Sebastian Raschka 翻译：reason_W 编辑：周翔 简介 正确使用模型评估、模型选择和算法选择技术无论是对机器学习学术研究还是工业场景应用都至关重要。本文将对这三个任务的相关技术进行回顾，并就每种技术的理论和实证研究的主要优缺点进行讨论。文章还将就机器学习算法中的超参数调优给出尽可能的建议，用以实现最佳的算法效果。文中内容涉及很多常用方法，比如模型评估和选择中的Holdout方法等；介绍了bootstrap技术的不同变体，通过正态逼近得到置信区间来衡量性能估计（performa
通过观察神经网络和深度学习模型在训练期间的表现，你可以得知很多有用的信息。 Keras是Python中强大的库，为创建深度学习模型提供了一个简单的接口，并包装了更为技术性的TensorFlow和The
今天和大家分享的是2020年1月发表在AGING（IF：4.831）上的一篇文章，“Prediction of hepatocellular carcinoma prognosis based on expression of an immune-related gene set”，作者结合多因素cox回归分析，ssGSEA富集分析等方法开发了基于免疫的HCC预后预测模型（IPSHCC），并用4个训练集对模型的准确性进行验证；此外，作者还将IPSHCC模型与年龄、分期等临床特征相整合，使其预后价值进一步增强。
自去年谷歌发布BERT以来，这个曾狂破11项纪录、全面超越人类的NLP模型就备受关注，热度不减。
原文作者： Sunil Ray 翻译：王鹏宇 我一直对数据界的编程马拉松（Hackathons）保持关注。通过对比排名榜初期和最终的结果， 我发现了一个有趣的现象：在初期排名较高的参赛者，在最终的验证环节往往地位不保，有些甚至跌出前 20 名。 猜猜是什么对引起了排名的剧烈变化？换句话说，为什么这些参赛者的模型在最终验证环节无法保证稳定性？让我们来探讨一下可能的原因。 预测模型为何无法保持稳定？ 让我们通过以下几幅图来理解这个问题： 此处我们试图找到尺寸（size）和价格（price）的关系。三个模型各自做
我们考虑的问题是如何设计模型来利用最近引入的近似模型平均技术(dropout)。我们定义了一个简单的新模型maxout(之所以这样命名，是因为它的输出是一组输入的最大值，而且它是dropout的一个自然伙伴)，旨在促进dropout优化和提高dropout的快速近似模型平均技术的准确性。我们通过经验验证模型成功地完成了这两个任务。我们使用maxout和dropout来演示在四个基准数据集上的最新分类性能:MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN。
前几个小节通过引入过拟合和欠拟合的概念，让大家理解使用train_test_split方法划分出测试集的意义。
本文适用于对以机器学习为中心研究的跨专业学者（生物，化学，材料科学专业等）的研究者。这篇文章主要以材料科学为例，涵盖了有关数据，特征工程，模型训练，验证，评估和对比，一些热门的材料评估指标和数据集，模型和架构分享，以及发布的内容。结果，这里还包括了相互Jupyter Notebook和一些示例Python程序来演示一些概念，工作流程和最佳方法实践。 总体而言，此处以一种简单的形式形式的数据驱动的方法和机器学习工作流程以及注意事项。研究人员的读者可以根据本文的建议阅读参考资料，尝试最佳实践，并运用到自己领域上的相关专业知识。
大家好，今天豆沙包给大家分享一篇3分+的学习笔记。这篇学习笔记中应用新开发的一种机器学习的方法，得到可作为诊断signatures的11对基因对，从而实现对肝细胞癌的早期诊断。
武林外传里佟掌柜有一句话，春天已然到来，而属于我的春天何时能够到来呢，小安如此“优秀”，怎么就是没有属于自己的另一半呢，刚巧在浏览GitHub时碰到一个预测自己会不会有女朋友的项目，觉得很有意思，于是特地与大家分享，用漫画的来讲！
模型表现差异很大的可能原因是什么？换句话说，为什么在别人评估我们的模型时会失去稳定性？
论文标题：Benchmarking a Benchmark: How Reliable is MS-COCO?
假设这样一种情况，你对一个样本不均匀的数据集做了一段时间的处理，在这期间你用其中一部分数据做试验，测试了n种机器学习方法，然后喜闻乐见的发现每次的准确率都高达95%。你觉得这95%的准确率真的是实至名归吗？
代码：https://github.com/GeorgeCazenavette/mtt-distillation
最近的大型语言模型（Large language mode，LLM）正在变得越来越擅长推理，背后的一个关键技术是思维链（chain-of-thought，CoT），简单来说，CoT 可以让 LLM 模拟人类思考的过程，帮助大型语言模型生成一个推理路径，将复杂的推理问题分解为多个简单的步骤，而不仅仅只是一个最终答案，从而增强模型的推理能力。
今天为大家介绍的是来自Yasushi Okuno团队的一篇论文。识别化合物-蛋白质相互作用（CPI）对于药物发现至关重要。由于实验验证CPI通常耗时且昂贵，因此期望计算方法能够促进这一过程。可用的CPI数据库迅速增长加速了许多机器学习方法用于CPI预测的发展。然而，它们的性能，特别是它们在外部数据上的泛化能力，往往受到数据不平衡的影响，这归因于缺乏经验证的非活性（负面）样本。在这项研究中，作者开发了一种自我训练方法，用于增加可信和信息丰富的负样本，以改善由数据不平衡导致的模型性能下降问题。构建的模型表现出比使用其他传统方法解决数据不平衡时更高的性能，且在外部数据集上改进明显。
机器学习（ML）已经加速了许多科学领域的发现，是一些新产品背后的驱动力。最近，不断增长的样本量使得ML方法能够在更大的组学研究中得到应用。本章提供了一个如何使用ML对组学数据集进行典型分析的指南。同时，本章展示了一个如何根据转录组学数据（来自LINCS L1000数据集）建立一个预测药物诱发肝损伤模型的案例，涵盖了从数据探索和模型训练（包括超参数搜索）到最终模型的验证和分析的最佳实践和陷阱。重现结果的代码可在https://github.com/Evotec-Bioinformatics/ml-from-omics 获得。
你没听错，就是前段时间被称为ChatGPT推出后最强模式的那个代码解析器（Code Interpreter）。
回想2012年，Hinton带着学生们以ImageNet上16.4%的错误率震惊计算机视觉研究界，似乎已经是远古时期的历史。
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。
标题：Benchmarking the Robustness of Spatial-Temporal Models Against Corruptions
数据集划分算是在数据分析建模中比较重要的，模型的好坏不但和训练数据有关，还和测试数据有关，当然，也和评估指标有关，不过今天先来看前者。
最近博主在学习深度学习，选择的是看吴恩达的DeepLearning课程，因为Coursera上完成课程要申请助学金不然要钱（白嫖警告），并且要完成作业。博主没那么多时间也没那么多钱，所以选择了b站上刷视频。刷视频的时候就边看边作总结，本来找了一些比较著名的笔记，一看发现还是字幕比较多，不利于复习，所以对部分常用的深度学习概念做了一些知识点盘点，然后又决定发到博客上，所以我尽量以看得懂的形式记录，希望在大家某天想找某个知识点的时候可以通过这篇博客得到帮助。
林外传里佟掌柜有一句话，春天已然到来，而属于我的春天何时能够到来呢，小安如此“优秀”，怎么就是没有属于自己的另一半呢，刚巧在浏览GitHub时碰到一个预测自己会不会有女朋友的项目，觉得很有意思，于是特地与大家分享，用漫画的来讲！
2022年5月18日，瑞典皇家理工学院计算机科学系的N. Arul Murugan等人在Drug Discov Today发表文章，介绍了药物发现如何从基于机器学习和深度学习的评分函数中获益，并介绍了一些经过实验验证的案例。
编者注：本文解读论文与我们曾发文章《Bengio 团队力作：GNN 对比基准横空出世，图神经网络的「ImageNet」来了》所解读论文，为同一篇，不同作者，不同视角。一同参考。
在机器学习问题中，要求模型执行两个相互矛盾的任务：1. 最小化训练数据集上的预测误差 2. 最大化其对看不见的数据进行泛化的能力。根据模型，损失函数和评估方法的测试方式不同，模型可能最终会记住训练数据集（不良结果），而不是学数据的充分表示（预期结果）。这称为过拟合，通常会导致模型的泛化性能下降。过拟合可能会在各种模型上发生，尽管通常会在较复杂的模型上，例如随机森林，支持向量机和神经网络。 在模型训练期间，请在训练和验证集上观察训练指标，例如您的损失输出和r得分。比如，在训练神经网络时，您可以使用学习曲线在训练过程中跟踪每个周期的验证错误。理想情况下，随着模型的训练，验证和训练误差将会减少，您的训练误差将接近零，但这并不是我们关心的指标！您应该更密切注意验证集的错误。当您的验证错误再次增加而训练错误继续减少时，您可能会记住训练数据，从而过度拟合了数据。 过拟合可能会对模型的泛化能力产生不利的影响。也就是说，为新的和看不见的数据返回不合理的输出预测，从而使测试数据集的效果较差。如果您发现模型非常容易拟合训练数据，请考虑降低模型的复杂度或者使用正则化。
大家好！今天跟大家分享的是2020年4月发表在EBioMedicine（IF = 5.736）上的文章。文章利用从临床搜集的胰腺导管腺癌（PDAC）病人样本，通过LASSO算法及Cox回归分析，构建5分子预后模型，同时利用生存曲线、ROC曲线和多变量Cox回归分析验证了该模型的预后价值，并评估该模型预测术后ACT治疗预后的价值。
实际上，如果数据集包含低质量或标签不正确的数据，通常可以通过删除大量的训练样本来提高性能。
在这篇文章中，我们将介绍这几天开源的三种数据集，它们与已有的通用数据集都不太一样，且更关注精细化的任务。例如在谷歌开源的 QA 数据集中，它里面都是真实的搜索问题，答案也都是从维基百科查找的。这种大型的真实数据集更适合训练一个不那么「低智商」的 QA 对话系统，也更符合成年人实际会问的一些问题。
深度神经网络（DNN）以其高效率和高效益被广泛应用于许多关键任务应用和设备中。高质量的已发布（如开源或商业）数据集是 DNNs 技术发展的关键因素之一。研究人员和开发人员利用这些数据集验证其模型的有效性，进而加快 DNN 的开发。这些已发布数据集非常有价值，但收集数据的过程通常耗时且非常昂贵。在这样的应用背景下，在 AI 训练数据中添加水印，对于保护数据集免遭未经授权的使用以及保护数据创作者的版权具有重大的意义，值得深入研究和探讨。
还登上了影响因子2.943的Biomedical Signal Processing and Control期刊。
虽然大型语言模型（LLMs）在常识理解、代码生成等任务中都取得了非常大的进展，不过在数学推理任务上仍然存在很大改进空间，经常会生成无意义、不准确的内容，或是无法处理过于复杂的计算。
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