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Avoiding Overfitting, Class Imbalance, & Feature Scaling Issues: The Machine Learning Practitioner’s Notebook
机器学习从业者面临三个可能损害模型性能的持续挑战：过度拟合、类别不平衡和特征缩放问题。
On Fitting Flow Models with Large Sinkhorn Couplings
流模型将数据逐渐从一种模态（例如噪声）转换为另一种模态（例如图像）。此类模型通过与时间相关的速度场进行参数化，并经过训练以拟合连接源点和目标点对的线段。当给定源点和目标点之间的配对时，训练流模型可以归结为监督回归问题。当不存在这样的配对时，就像从噪声生成数据时的情况一样，训练流程会困难得多。一种流行的方法是独立选择源点和目标点。然而，这可能会导致速度场变慢......
