还学不会低成本投资?ETF懒人攻略,一文教你如何选对ETF!【收藏系列...
2.追踪误差是衡量ETF追踪标的指数表现的重要指标,它反映了基金与标的指数之间的拟合程度。追踪误差等于考察期内跟踪偏离度的标准差。如果追踪误差较小,说明ETF在长期和短期都较为紧密地跟踪了标的指数;反之,如果追踪误差较大,则说明ETF的表现与标的指数有较大偏差。此外,虽然不是主要的衡量指标,但还有其他一些因素也...
一篇文章系统看懂大模型
过度拟合负面样本:如果训练数据中包含大量负面样本,模型可能过度拟合这些负面情况,导致生成负面内容的可能性增加。缺乏伦理约束:模型训练时未考虑伦理和社会责任问题,缺乏对不适当内容的抑制;对于以上的关于生成内容的安全、伦理、道德等相关的问题,目前国内大部分的厂商似乎也得到了一定的解决,包括对模型的输入和输出内...
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??的误导性训练准确率(AILMT)代表模型在对错误分类的类别做出错误预测时的准确率,可以体现模型的过拟合程度。实验结果清楚地表明,对偶噪声的对模型泛化能力的影响最大,更可能导致模型模型过拟合到错误的标签上。同样的情况也发??在其他LLN和GLN方法中。结论6:图结构可以放大标签噪声的负面影响(RQ6)从...
第五届人民网内容科技创业大赛--经济·科技--人民网
喔趣科技是一家解决企业人效管理难题的人力资源服务提供商,通过产品与服务帮助企业提升人效,运用前沿科技为企业提供人力预测、排班、管理等全链服务,实现企业精细化人效管理,提升组织运营效率,赋能中国企业“让人力更简单”。ONEBOT北京爱其科技有限公司北京爱其科技有限公司成立于2013年,是一家探索酷玩和创造酷玩的科技...
92页的llama 3.1技术报告,我替你们啃下来了
难点或问题扩大规模数据量1.互联网有版权的数据太少了。绝大部分数据都存在版权隐患2.互联网真人互动产生的数据有上限,且目前文本域快走到头了3.互联网数据平均质量太差。之前有研究表明,低质量数据多了会降低大模型效果4.互联网上,可以用来训练的长上下文数据非常少...
华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能
SAM模型在测试集上的损失函数地形与基线模型相比整体损失函数值较低,其中SAM模型早停处损失函数值小于-0.17,而基线模型早停处损失函数值大于-0.16,说明SAM模型泛化误差较小,即在训练数据与测试数据上表现同样良好,有效抑制了过拟合(www.e993.com)2024年10月23日。因子表现针对6组实验,分别测试模型预测因子表现。单因子测试的细节如下:测试结果如...
硬核|信源的「可信度」竟然是可以测量的
这其实是一个非常好的问题,它也是一条科学思维,叫做“没有测量,就没有科学”,当我们要给一样东西定量的时候,必须要说明它的测量方法是什么,并且是可以操作和计算的。那么信源「可信度」这个指标,能不能测量呢?答案是:能。那怎么测量呢?我先从一个比较容易理解的例子给你讲起。现在,我给你一颗六个面...
一文初识智驾的实时性
时间同步与低延迟通信(1)高精度时间同步:通过使用网络时间协议(NTP)或精确时间协议(PTP),确保各个模块之间的时间统一,以避免数据处理和决策上的时钟不一致问题。通过时间同步,让不同控制器上的不同功能获取几乎相同的时钟时间戳,就可以在后端数据处理过程中采用插值或拟合等手段去降低实时敏感性。
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
特定计算任务可能不那么密集,这意味着GPU可能没有充分利用。这可能是条件逻辑或其他不适合并行处理的操作。另一个问题是CPU不能快速向GPU提供数据,导致GPU空转。通过使用异步数据传输,我们可以解决这个问题。特定操作,如内存分配或显式同步可以完全停止GPU并导致其空闲,这再次导致GPU利用率低下。
《食品科学》:石河子大学食品学院董娟教授等:燕麦β-葡聚糖对低盐...
T21峰整体向弛豫时间长的方向发生偏移,说明复合凝胶中高OG组(>0.8%)的不易流动水较低OG组更容易损失。同时肌原纤维蛋白量的急剧下降,导致加热乳化后形成的三维网状凝胶基质稳定性显著降低,肉糜凝胶成型困难,间接导致肉糜凝胶受到外界作用更容易丢失水分,进而出现图1B的现象。