《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合

模型在回测与实盘中表现不一致是投资领域中普遍存在的现象,并不都是过拟合导致的,还可能与以下因素有关:(1)数据偏差:回测时使用的历史数据可能与实际市场环境存在一定差异;(2)滑点和交易成本:实际交易中存在的滑点和交易成本都应在回测时进行预估;(3)策略实现限制:在实盘交易中,策略实现效果可能会受交易执行...

来自《红楼梦》的 AI 启示,TeleAI 实现多声源区分及精准定位

这种分类方法固有的缺陷需要大量的网格数量,导致了维度灾难,并且引入了量化误差。同时,这类任务的数据采集难度大,样本不均衡,有着严重的过拟合问题。为了解决这些问题,TeleAI团队提出了一套高效的多维声源定位算法,即通过坐标点的形式估计声源在二维或三维空间中的位置。例如有多个人在会议室开线上会议,并需要一份...

量化交易系统的构建要素有哪些?这些要素如何影响交易结果?

过于简单的模型可能无法捕捉复杂的市场关系,而过于复杂的模型可能出现过拟合的问题,即在训练数据上表现良好,但在实际交易中效果不佳。风险控制也是不可或缺的要素。它包括设置止损、控制仓位等。有效的风险控制可以防止单次交易的巨大损失,保障资金的安全。例如,设定合理的止损水平可以在交易出现不利情况时及时退出,避...

券商基金早参 | 证监会:如仅因分红不达标被ST,不会导致退市;全球...

同时,AI投资也存在潜在风险,如数据错误、模型过拟合、市场异常行为等问题,可能导致投资决策失误。桥水基金对AI可能产生的“人工幻觉”风险的警示,提醒了行业在使用AI时需要保持警惕,确保技术的合理运用和风险的可控。此外,这也表明金融行业在数字化转型的同时,需要不断提升专业人才的培养和技术的创新能力。

谷歌研究员最新论文:微调 LLMs 的新知识会导致幻觉吗?

2.过拟合风险:未知(Unknown)和弱知(WeaklyKnown)样本在微调过程中容易导致过拟合现象,尤其是在训练后期。这不仅降低了模型在这些特定类别上的性能,还影响了其在高度知和可能知类别上的表现,显示出新知识的不当整合可能对模型已有知识的利用产生负面影响。

大模型的基因缺陷

3、过拟合与泛化问题在没有充分先验知识的情况下,深度学习模型容易过拟合(www.e993.com)2024年11月13日。由于模型的参数通常非常庞大,且缺乏明确的先验信息,它可能会过度依赖训练数据中的噪声或偶然的模式,导致在未见过的数据上表现不佳。相比之下,传统机器学习方法(如决策树、支持向量机等)在小数据集上可能具有更好的表现,尤其是当你能够利用...

人工智能基础:第八话 “特征”、“过拟合”、“泛化”

不过在学习过程中,有时太过认真地认识已有的草莓,会造成无法判断其他草莓甜不甜的状况,这种情况被称为“过拟合”(Overfitting)。*过拟合(Overfitting)是机器学习中的一种现象,是指模型对训练数据学得太好,以至于捕捉到了训练数据中的噪声和偶然性,但这些噪声和偶然性其实并不是真实的潜在规律,从而导致模型在新的...

NeurIPS 2024 | 标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源

这种改进可能是由于它们能够减少对错误标记样本的过拟合,而它们的独??同分布假设则限制了这种改进的幅度。因此得出结论,仅仅将LLN方法应用于GNN并不能实现对标签噪声稳健的图学习解决??案。结论2:现有的GLN??法在??多数情况下可以缓解标签噪声,但这种改进仅限于特定的适??场景(RQ2)对于每个数据...

苹果发文质疑:大语言模型根本无法进行逻辑推理

它们的行为更像是复杂的模式匹配,甚至很脆弱,以至于简单改变名字就能导致结果变化约10%。尽管可以通过增加数据量、参数规模或计算能力,或者为Phi-4、Llama-4、GPT-5提供更好的训练数据来提高表现,但他们认为这只会带来“更好的模式匹配者”,而不是“更好的推理者”。