《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
产生原因是模型超参数选择不当或模型过度训练,解决方案通常是采用合理的交叉验证方法选择模型超参数。二、回测过拟合是量化研究语境下偏广义色彩的过拟合,指“量化模型在回测阶段表现好,在实盘阶段表现差”。产生原因是市场规律发生变化,或者对回测阶段数据噪音的过度学习。回测过拟合难以根除,相对合理的解决方案是借助量...
传头部大厂AI模型被实习生入侵,一个多月训练成果原地踏步,损失超...
在入侵过程中,“T利用了HF的漏洞,在公司的共享模型里写入破坏代码,随机sleep,随机梯度数值,导致模型的训练效果忽高忽低,无法产生预期的训练效果,而且AML团队无法核查原因”。(根据聊天记录原文整理)---1、sleep是大模型训练中的训练策略,目的在于:缓解过拟合:通过在训练过程中周期性地停止对模型参数的更新,可以防...
如何通过图表分析黄金趋势?这种分析方法有哪些局限性?
市场环境、经济政策、地缘政治等因素都可能对黄金价格产生重大影响,而这些因素在图表中往往难以体现。2.滞后性许多技术指标,如移动平均线,具有滞后性,即它们反映的是过去的价格走势,而不是未来的价格变化。因此,当市场趋势发生变化时,这些指标可能无法及时发出信号。3.过度拟合过度拟合是指在分析过程中,过于依...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
在数据缺乏的场景中,噪点、不平衡或更复杂的模型都可能无法产生更好的性能,并可能导致过拟合。对架构范例的熟悉程度有限:随着深度学习的巨大进步,许多新颖的架构和模型正在出现。然而,研究人员默认使用他们熟悉的模型,而这可能不是他们期望结果的最佳选择。人们必须随时了解深度学习和计算机视觉领域的最新贡献,以分析新...
人工智能系统为何会产生幻觉?深入探究
过度拟合:数据库中的信息过多是人工智能系统产生幻觉的另一个原因。已识别的神经网络存在一些问题,即在从这个有限数据集中的模式中学习时,它们可能会“记住”或“过度拟合”过于嘈杂的模式。这反过来又使它们在接触到与训练中不同的输入时更容易产生幻觉。误差积累:输入数据中的小误差或噪声将在其分层处理形式中会...
“近似拟合”与“如果那么”
过度拟合:如果我们选择的模型过于复杂或者参数过多,可能会导致模型过度拟合数据,从而失去了对数据整体趋势的描述能力(www.e993.com)2024年10月23日。误差和不确定性:由于近似拟合是在有限的数据样本上进行的,所以拟合得到的模型不可避免地会有误差和不确定性。这需要我们对拟合结果进行评估和验证,并考虑其可靠性。
货币政策和宏观审慎政策双支柱调控框架效应研究
流动类包括存贷比、流动性覆盖率和净稳定资金比率等。一方面,宏观审慎政策可使用贷款估值比和债务收入比等信贷类工具管理借款者的信贷需求,或使用资本类和流动类工具管理金融机构的信贷供给,通过银行信贷渠道,防范信贷和房屋等资产价格过度增长或过度收缩可能带来的系统性风险。另一方面,宏观审慎政策可使用资本类和流动类...
三万字详解!GPT-5:你需要知道的一切_手机新浪网
有趣的是,拥有这些能力的人工智能的存在,比如DeepMind的AlphaGoZero——还有AlphaZero[153]和MuZero[154](甚至没有游戏规则)——与当今最新的人工智能系统(如GPT-4)缺乏这些能力的事实形成了鲜明对比。原因是现实世界(即使只是语言世界)比棋盘更难“解决”:不完美信息、规则和奖励定义不明确、自由度接近无限...
李彦宏揭开大模型认知误区:开源解决不了效率问题,大模型之间差距...
一方面,模型之间的差距是多维的。模型能力的评估除了包括理解、生成和逻辑推理等多维度,以及相应的成本和推理速度。此外,对测试集的过度拟合可能导致对模型能力的误解。如今大模型已经来应用阶段,他认为,真正的衡量标准应是模型在实际应用中能否满足用户需求和产生价值。因此在百度实际使用过程中,他不允许技术人员去打榜...
利用AI Agent搭建供应链的三道防线
1.拟合拟合是指使用历史的销量数据,通过线性回归算法,计算每个因子对于销量的影响权重,然后再预测未来的销量,其中影响销量的核心因子包括地点、门店、日期、季节、天气、节假日、优惠活动、产品价格等等。可以构建一个帮助每个门店预测未来一周销量的AIAgent,其构建流程如下:...