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为什么多标签模型的预测为空？

多标签模型的预测为空可能有以下几个原因：

数据不平衡：多标签模型的预测结果受到训练数据的影响。如果训练数据中某些标签的样本数量较少，模型可能无法学习到这些标签的特征，导致预测结果为空。解决方法可以是增加这些标签的样本数量，或者使用数据增强技术来平衡数据。
特征提取不准确：多标签模型的预测结果也受到特征提取的影响。如果特征提取过程中选择的特征无法准确地表示标签之间的关系，模型可能无法正确预测标签。解决方法可以是重新选择更适合的特征，或者使用更复杂的特征提取方法，如深度学习中的卷积神经网络。
模型选择不当：多标签模型的选择也会影响预测结果。不同的多标签模型适用于不同的数据和任务，选择不合适的模型可能导致预测结果为空。解决方法可以是尝试不同的多标签模型，并根据实际情况选择最适合的模型。
参数调整不当：多标签模型中的参数设置也会对预测结果产生影响。如果参数设置不合理，模型可能无法充分学习标签之间的关系，导致预测结果为空。解决方法可以是通过交叉验证等方法来调整参数，找到最优的参数组合。

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AAAI 2023｜基于多模态标签聚合的视频检索模型TABLE，多项SOTA

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为什么模型复杂度增加时，模型预测的方差会增大，偏差会减小？

编辑：忆臻 https://www.zhihu.com/question/351352422 本文仅作为学术分享，如果侵权，会删文处理 为什么模型复杂度增加时，模型预测的方差会增大，偏差会减小？...作者：徐啸 https://www.zhihu.com/question/351352422/answer/862023291 题主的问题可以理解为：模型复杂度和偏差、方差之间的关系。...首先从逻辑上解释这三者之间的关系。从直觉上看，如果暂且忽略优化问题，模型的复杂度越大(这里的复杂度我觉得理解为模型的“容量、能力”更便于理解)，模型的拟合能力就会越强，也就更容易发生过拟合。...Bias偏差衡量的是你的预测值和真实值的差距，也就是你的模型学的怎么样。...在模型capacity不够的情况下，在underfitting的zone里，你预测的值通常跟真实值差距很大，那么bias就会比较大。

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没有外部验证的预测模型为什么也可以发6分+SCI？

）和无病生存期（DFS）构建了免疫基因相关特征模型，并通过验证数据集进行了验证，后续利用CIBERSORT算法和免疫相关基因表达情况进一步分析了模型与肿瘤微环境的关系，为EOC提供了的潜在预后指标和治疗靶标...对于DFS预测模型，训练数据集的1年，3年和5年的AUC为0.748、0.822、0.925，验证数据集的为0.636、0.661、0.52，整体数据集的分别为0.697、0.749、0.673（图4A-C...结果表明，该预后预测模型可以作为EOC患者OS / DFS的独立预后指标。 ? 图3 OS预测模型的KM分析、风险评分分析和ROC分析 ?...图4 DFS预测模型的KM分析、风险评分分析和ROC分析 6. 预测列线图的构建本文建立了列线图来预测患者的OS，该OS具有三个独立的预后因素，包括年龄，阶段，等级和风险评分（图5A）。...1年、3年和5年OS列线图的AUC为0.70、0.653、0.723（图6A-C）。与单一临床因素相比，组合模型预测的1年、3年和5年OS具有最大AUC，这可能有助于预测患者的临床预后情况。 ?

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多尺度生成扩散模型预测蛋白-配体复合物结构的动态骨架

作者提出了一种名为NeuralPLexer的扩散模型框架，这一框架能够利用蛋白的骨架模板以及分子图的输入，快速预测蛋白-配体复合物的结构以及它们的波动。...这一结果表明，数据驱动的方法可以捕获蛋白质和小分子实体之间的结构协作性，为新药物靶点的计算识别和功能小分子和配体结合蛋白的端到端可微设计展示了方向和前景。...NeuralPLexer利用扩散生成模型从一个可学习的统计分布中采样3D结构。...作者设计了一个具有结构化漂移项的有限时间随机微分方程(SDE)，证明了生物分子复合体中的多尺度归纳偏差可以与扩散模型相结合。...NeuralPLexer实现了对几何精度(报告为配体重原子均方根偏差(RMSD))和较低的空间碰撞率(Lennard-Jones能量为> 100千卡/摩尔的配体重原子的比例，使用UFF参数)的改进。

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利用vimGPT为多模态模型提供一个可操作的界面

vimGPT 该项目的宗旨是为多模态模型提供一个可操作的界面。以下视频中详细介绍了本项目的主要内容：概述越来越多的初创公司和开源项目正在探索使用LLM作为浏览互联网的方式。...通过这个项目，我对是否可以只使用GPT-4V[1]的视觉能力来进行网页浏览感兴趣。这个问题在于如果不将浏览器DOM作为文本提供给模型，很难确定模型想要点击什么。...我觉得有趣的是，我们能否使用Vimium给模型提供一种与网页交互的方式。...我注意到，在某个临界点以下，模型无法检测到任何内容。使用更高分辨率的图像可能会改善这一点，但需要更多的令牌。•对LLaVa[4]或CogVLM[5]进行微调，或者使用Fuyu-8B[6]。...•使其适用于您自己的浏览器，而不是启动一个虚拟的浏览器。我想能够使用信用卡订购食物。•提供启用和不启用Vimium的框架，以防模型看不到黄色方框下的内容。

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学界 | 30年过去了，当年预测全球变暖的模型为什么没应验？

奥巴马总统的环境政策也正是基于这种气候快速、高成本变暖的模型制定的。然而，汉森预测的30周年纪念日为我们提供了一个机会来检验他的预测表现如何，并相应地重新对环境政策加以考量。...自从40年前开始启用全球卫星温度监测以来，联合国政府间气候变化专门委员会开发的模型对气温上升幅度的预测值平均是实际观察值的两倍。 ? 汉森先生的其他主张呢？...但我们生活的这个星球并不是这样的环境。发表在Nature上的这个研究发现，经过6000年的气候变暖之后的冰层消耗非常少，然而还是比人类活动所消耗的要多。...一些较新的气候模型则考虑了这个趋势，并且通常会使用联合国气候模型对气候变暖的预测值的二分之一，使其结果更接近观测值温度。...这些经过修正后的气候预测模型提出了一个关键问题：既然当前全球气温的实际表现已经与未来减排目标达成后气温的预期表现一致，为什么全世界的人还要花费巨大的代价去减少排放量呢？

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5种数值评分标准总结 - 为预测模型找到正确的度量标准

不同类型的专家可以讲这些故事：金融分析师，数据科学家，体育科学家，社会学家，心理学家等等。他们的故事基于模型，例如回归模型，时间序列模型和ANOVA模型。 为什么需要数值评分指标?...这种规律的行为可以相对准确地预测，为能源供应的长期规划提供了依据。因此，我们选择了平均绝对误差最小的预测模型。...然而，气泡水的实际值越大，可见比较就会产生偏差。实际上，预测模型对气泡水的效果比冰淇淋更好，正如MAPE值报告的那样，气泡水为0.191，冰淇淋为0.369。...当我们通过MAPE值来比较牛奶和冰淇淋的预测模型的准确性时，冰淇淋销量中的小值使得冰淇淋的预测模型看起来比牛奶的预测模型差得离谱。...列出了这些指标以及用于计算它们的公式以及每个指标的一些关键属性。在公式中，yi为实际值，f（xi）为预测值。 ? 在本文中，我们介绍了最常用的错误指标以及它们对模型性能的影响。

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多模态产品在智能文档处理应用的展望------以TextIn模型为例

大会中，合合信息智能创新事业部研发总监常扬做了"文档解析与向量化技术加速多模态大模型训练与应用"专题汇报，主要讲解TextIn文档解析技术和高精度文本向量化模型的技术特征。...第二个部分将基础文档表征进行处理，如版面分析、跨页合并、节点关系处理，将多元异构不同格式文档输出为可理解的顺序文档。最后一个部分，将结果输出为markdown。 ...建立文档解析Pipeline的难点在于版面检测。文档元素可能存在遮盖重叠，元素本身形式五花八门，同时文档的版式众多，特别是多栏文档，阅读顺序本就不一样，在插入表格后，情况会变得更为复杂。...它能够选取合适的流程，将电子档或扫描档解析为独立的元素，再整合成为遵循大模型可理解的阅读顺序的输出。第二部分是文档树引擎。通过目录树准确地识别主标题、子标题、子段落、表格标题。 ...展望合合信息的研究成果为各行业提供了实用的解决方案。合合信息开发出了高效、准确的图像处理算法和工具，为各种应用场景提供了优化的解决方案。

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探秘SuperCLUE-Safety：为中文大模型打造的多轮对抗安全新框架

探秘SuperCLUE-Safety：为中文大模型打造的多轮对抗安全新框架进入2023年以来，ChatGPT的成功带动了国内大模型的快速发展，从通用大模型、垂直领域大模型到Agent智能体等多领域的发展...，同时也为了促进安全和负责任中文大模型的发展，推出了中文大模型多轮对抗性安全基准（SuperCLUE-Safety），它具有以下三个特点：融合对抗性技术，具有较高的挑战性：通过模型和人类的迭代式对抗性技术的引入...多轮交互下安全能力测试：不仅支持单轮测试，还同时支持多轮场景测试。能测试大模型在多轮交互场景下安全防护能力，更接近真实用户下的场景。...通过训练和使用专门的安全模型，对待评估的模型回答进行安全打分。打分规则，打分值为0，1，2。...可以看到总体上，相对于开源模型，闭源模型安全性做的更好与通用基准不同，安全总榜上国内代表性闭源服务/开源模型与国外领先模型较为接近；闭源模型默认调用方式为API。

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