#переобучение

И исследования ·21 авг 2026

Как модели речи «читерят» на бенчмарках: исследование обнаружило переобучение на тестовых данных

Исследователи из Hume AI доказали, что лидеры ASR-бенчмарков заучивают транскрипты тестовых наборов VoxPopuli и LibriSpeech вместо распознавания речи. Модели воспроизводят ошибки референсов даже при противоречащем аудио, используют акустические метки для определения источника данных и галлюцинируют слова в замолченных фрагментах — при том, что их метрики выглядят человекоподобными.

0 129

И исследования ·11 авг 2026

Decoupled Descent: метод обучения нейросетей с гарантированным совпадением ошибок на трейне и тесте

Исследователь предложил алгоритм Decoupled Descent (DD), который решает классическую проблему расхождения train/test ошибок. Метод основан на теории approximate message passing и гарантирует, что обучающая ошибка асимптотически равна тестовой на каждой итерации. Пока работает только на стилизованных задачах с полным батчем, но открывает путь к автоматической остановке обучения и оптимальному подбору гиперпараметров.

0 56