基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足
4、过拟合风险增加由于内层神经网络的复杂性,大语言模型容易出现过拟合问题。模型可能会在训练数据上表现优异,但在未见过的数据上表现不佳。过拟合通常是由于模型过度学习了训练数据中的噪声和细节,而忽略了普遍规律和泛化能力。当模型的容量较大时,它有足够的参数来记住训练数据中的每一个细节,这可能导致模型过度拟...
期货灵魂之问:技术分析真的能赚大钱吗?
4、过度拟合一个优秀的指标绝不应该是有十分多的参数,因为参数越多,其过拟合可能性就越大,适应性就越低。反过来讲就是,参数较少的指标更能保证长期的生存能力,而不至于划入过拟合的陷阱。任何技术指标和形态分析都不可能准确的预测未来的涨跌!技术分析只是对市场目前情况的分析。它是一门语言,一把工具,它能让...
对技术分析的客观认知
4、过度拟合一个优秀的指标绝不应该是有十分多的参数,因为参数越多,其过拟合可能性就越大,适应性就越低。反过来讲就是,参数较少的指标更能保证长期的生存能力,而不至于划入过拟合的陷阱。任何技术指标和形态分析都不可能准确的预测未来的涨跌!技术分析只是对市场目前情况的分析。它是一门语言,一把工具,它能让...
自回归模型的优缺点及改进方向
2.长期依赖性处理不足:在时间序列预测领域,AR模型虽然在捕捉和分析序列的短期依赖关系上表现出色,但它在处理具有长期记忆效应或长期依赖性的数据时,却面临一定的局限性。这类长期依赖性特征在诸如某些复杂的气候系统数据、长期经济趋势指标等序列中尤为突出,它们往往包含跨越多个时间点、影响深远的模式,这些模式难以仅通...
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
大家都清楚,自动驾驶系统很难彻底取代人,最关键的原因是对各种cornercase的应对能力不足,而应对能力的不足又源于数据量不够。这正是合成数据大有可为的地方。大量的cornercase,在真正发生前,没有人能想得到——预期功能安全第三象限里面的“unknown,unsafe”一类,所以无法在真实道路上做模拟。这类cornercase,...
万字长文详解:大模型时代AI价值对齐的问题、对策和展望
另一方面,当我们考虑到奖励函数的学习后,在联合训练(jointtraining)的同时优化一个策略模型可能会带来一系列问题(www.e993.com)2024年8月5日。例如这一过程可能会导致分布转移;很难在效率和避免策略过度拟合之间取得平衡。这里更根本的问题是优化不完美的奖励代理会导致奖励作弊(rewardhacking)。
长文综述:给生物学家的机器学习指南
欠拟合可能是由于使用了不够复杂的模型来描述信号。而过拟合可能是由于使用了参数过多的模型或在学习了变量之间的真实关系后继续训练。(e)模型的学习率决定了在训练神经网络或一些传统模型(如梯度提升)时调整学习参数的速度。低学习率会导致训练缓慢,这既耗时又需要相当大的计算能力。相反,高学习率会导致快速收敛到...
期货海龟交易法则:即使公开所有的交易秘密,大多数人依然是爆仓的...
最优化矛盾(optimizationparadox):选择特定参数的过程(比如选择25日移动均线而不是30日移动均线),可能降低事后测试的预测价值。过度拟合(overfitting)或曲线拟合:系统可能太过复杂,以至于失去了预测价值。由于它与历史数据的吻合度太高,市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。
中泰证券资管李玉刚:量化只是工具,基于归纳的决策很难避免黑天鹅
对此,李玉刚总结,当大家在说量化的时候,往往会通过模型去做预测。但实际上,这些预测可能没那么可靠,因为金融领域的数据,相对于要描述的变量来说,样本时间往往太少了。“如果只是通过回溯历史去探索规律,很容易发生过度拟合的问题;如果不能回答‘为什么’,过拟合的危害可能要高过拟合不足的危害”,李玉刚说。
奥卡姆剃刀的“谎言”
这是最常见的误读,奥卡姆剃刀原则往往被过度简化为"最简单的解释就是正确的"。然而,实际上奥卡姆剃刀并不是选择最简单的答案,而是当解释某一现象时,我们应尽量减少不必要的假设。例如,说地球是平的是一个简单的解释,但我们知道这并不正确。解读:在科学研究中,这意味着选择最能解释数据并且假设最少的模型。