Một trong những điều chính là các nhà nghiên cứu huấn luyện các mô hình với mục tiêu là các tiêu chuẩn / đánh giá. Tính nhất quán của ký tự chưa phải là một trong số đó.
Nó cũng cảm thấy giống như một quy trình làm việc / tính năng hơn, điều này thường là một điểm yếu của nền tảng.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
18 thích
Phần thưởng
18
5
Đăng lại
Retweed
Bình luận
0/400
CryptoTarotReader
· 23giờ trước
Nhìn thấu nhưng không nói ra
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoNomics
· 10-10 00:00
*thở dài* việc hồi quy các chỉ số hiệu suất cho thấy một thiên lệch rõ ràng p\u003c0.001 hướng tới tối ưu hóa chuẩn mực
Xem bản gốcTrả lời0
NullWhisperer
· 10-09 23:59
hmm... trường hợp điển hình của phát triển dựa trên eval. về mặt kỹ thuật thì không tối ưu lắm.
Xem bản gốcTrả lời0
ForeverBuyingDips
· 10-09 23:51
Ôi lại là bẫy cũ để làm tiêu chuẩn hóa.
Xem bản gốcTrả lời0
PriceOracleFairy
· 10-09 23:34
bruh những mô hình này giống như các algos giao dịch của tôi... overfitting vào các chỉ số sai lầm lmao
Ừ, tôi nghĩ có một số lý do.
Một trong những điều chính là các nhà nghiên cứu huấn luyện các mô hình với mục tiêu là các tiêu chuẩn / đánh giá. Tính nhất quán của ký tự chưa phải là một trong số đó.
Nó cũng cảm thấy giống như một quy trình làm việc / tính năng hơn, điều này thường là một điểm yếu của nền tảng.