如何评估期货交易的盈利情况?这种评估方法有什么局限性?

3.期望值(Expectancy)期望值综合考虑了胜率和盈亏比,是评估交易策略长期盈利能力的重要指标。计算公式为:\[\text{期望值}=(\text{胜率}\times\text{平均盈利金额})-((1-\text{胜率})\times\text{平均亏损金额})\]期望值为正数表示策略具有盈利潜力,但需注意,期望值仅基于历史数据,未...

可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案

即,我们可以构造出一个基于交互的logicalmodel,无论我们如何遮挡输入样本,这个logicalmodel依然可精确拟合模型在此输入样本在任意遮挡状态下的输出值。稀疏性:面向分类任务的神经网络往往只建模少量的显著交互概念,而大部分交互概念都是数值效用都接近于0的噪声。样本间迁移性:交互在不同样本间是可迁移的...

华泰金工 | SAM:提升AI量化模型的泛化性能

SGD、Adam等传统优化器进行梯度下降时仅以最小化损失函数值为目标,易落入“尖锐极小值”,导致模型对输入数据分布敏感度高,泛化性能较差。SAM优化器将损失函数的平坦度加入优化目标,不仅最小化损失函数值,同时最小化模型权重点附近损失函数的变化幅度,使优化后模型权重处于一个平坦的极小值处,增加了模型的鲁棒性。...

LLM可解释性的未来希望?稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观...

常规自编码器是一种用于压缩并重建输入数据的神经网络。举个例子,如果输入是一个100维的向量(包含100个数值的列表);自编码器首先会让该输入通过一个编码器层,让其被压缩成一个50维的向量,然后将这个压缩后的编码表示馈送给解码器,得到100维的输出向量。其重建过程通常并不完美,因为压缩过程会让重建...

LLM可解释性的未来希望?稀疏自编码器是如何工作的,这里有一份直观...

loss=l2_loss+l1_lossreturnloss稀疏自编码器的前向通过示意图。这是稀疏自编码器的单次前向通过过程。首先是1x4大小的模型向量。然后将其乘以一个4x8的编码器矩阵,得到一个1x8的已编码向量,然后应用ReLU将负值变成零。这个编码后的向量就是稀疏的。之后,再让其乘以一个8x4的解码器...

R教程:超详细的Cox回归操作步骤|假定|统计量|连续型|协变量_网易...

Cox回归分析的输出是Cox模型的参数估计值和相关的统计检验(www.e993.com)2024年11月8日。Cox模型的参数可以用于估计协变量对结局事件发生的影响,并估计HR(风险比)及其置信区间。HR>1表示协变量为“危险因素”,即协变量每增加一个单位(连续型变量)或者与参考水平相比(分类变量),结局事件发生的风险升高了(HR-1)×100%;反之,HR在0-1之间表示协...

人工智能领域最重要的50个专业术语(中英文对照)

40.损失函数LossFunction-损失函数衡量的是模型预测值与真实值之间的差异,训练模型的过程就是最小化损失函数的过程。41.梯度下降GradientDescent-梯度下降是一种优化算法,用于更新模型的参数以最小化损失函数。42.学习率LearningRate

首个精度超过80%的二值神经网络BNext问世,-1与+1的五年辛路历程

由于相对粗糙的LossLandscape，当前二值模型优化普遍依赖于knowledgedistillation等方法提供的更精细监督信息，以此摆脱广泛存在的次优收敛。BNext作者首次考虑了优化过程中teache模型与二值student模型预测分布巨大差距可能带来的影响，，指出单纯基于模型精度进行的teacher选择会带来反直觉的student过拟合结果。为...

豪掷百亿美元,英飞凌高价收购赛普拉斯到底值不值?

再说产品组合,英飞凌收购赛普拉斯的新闻稿中有一句公司CEOPloss的话:“这是英飞凌战略发展过程中具有里程碑意义的一步。我们将能提供最全面的产品组合,连接现实与数字世界。”此为何意?大概就是下面这张图容纳的领域了。具体来说,则是在下图中的四大领域带来赤裸裸的增长潜力,在家用逆变器和无线功率工具两个例子中...

“loss值”指导你的人工智能不那么“智障”的关键指标

其中一个最重要的指标就是损失函数的值,也叫Loss值。我们知道,训练神经网络就是让Loss值不断变小的过程。如果输出的Loss值在变大,则说明模型算法或者数据是错的,需要调一下Bug。如果Loss值在下降,但是降得很慢,就说明调节的参数不对,需要把模型调得更激进一点,参数更新的步子迈得大一点儿。只要Loss值一直在下降...