《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...
OpenCV分享:计算机视觉的六大问题、原因以及解决方案
这种方法不仅减少了计算时间和内存需求,而且不影响准确性。分布式训练:另一种解决高GPU使用率的方法是将工作负载分布在多个GPU之上。通过利用像MirroredStrategyfromTensorFlow或DistributedDataParallelfromPyTorch这样的框架,我们可以简化分布式训练方法的实现。两个标准的GPU系列是RTX和GTX系列,其中RTX是更新,更强大...
清华校友用AI破解162个高数定理,智能体LeanAgent攻克困扰陶哲轩难题
通过课程学习,研究者解决了(a),以利用Lean证明的结构,并通过渐进式训练来解决(b),以平衡稳定性和可塑性。LeanAgent由四个主要组件组成:课程学习、动态数据库管理、检索器的渐进式训练和sorry定理证明。课程学习LeanAgent采用课程学习方法,学习逐渐增加复杂度的数学代码库。这个过程优化了LeanAgent的学习轨迹...
4万字解读有关『端到端自动驾驶』的概念混淆、谎言及“路线之争...
用“一事一议”的方式解决cornercase,不仅效率极低,而且还存在“跷跷板效应”——应对CaseB的新规则跟应对CaseA的规则打架,你把CaseB解决了,CaseA可能又重新出问题了。有一位规控算法工程师在听到笔者的问题后很激动地说:这个问题,我之前在找工作面试的时候,向每一家都提过。大家都承认“一次性解决...
AI搜索“懒人神器”,如何向谷歌和百度发起挑战?
目前的AI搜索大多会将从内容平台抓取的内容以索引库的形式进行储存。当用户搜索时,再利用AI技术将实时结果和索引库内容整合在一起提供答案。这种提前储存的方式,侵犯了内容平台的信息网络传播权。3.技术原因导致过拟合问题,构成侵权在少部分情况下,AI模型会因为训练技术问题出现过拟合问题,导致输出的结果内容和训练内...
大模型对统计学发展的影响
大模型的出现促使统计学工作者重新审视建模方法的选择(www.e993.com)2024年10月23日。正如前文所说,传统统计学家在进行模型选择时,常常在偏差与方差之间进行权衡,通过降低模型复杂度来减少过拟合的风险。然而,大模型的成功应用表明,在处理大数据时,模型的复杂度可以显著提高,这使得统计学家可以捕捉到更多的数据特征,从而提高预测的准确性和泛化能力。
洛书| 半年度投后沟通会
为了应对这些挑战,管理人建议投资者关注新的量化技术和方法。例如,机器学习和人工智能在量化投资中的应用越来越广泛,它们能够处理大量的数据并发现隐藏在数据背后的规律。然而,这些新技术也带来了新的风险和挑战,如模型过拟合、数据泄露等。Part.6Q&AQ1:公司团队成员变化多大?
和田玉山料和山流水料哪个好,探讨和田玉的价值:山料与山流水料...
如果没有测试集,我们就无法验证模型的次于准确性和泛化能力,也就无法确定模型是否能够处理新的了解数据。所以,将数据集划分为训练集和测试集是机器学习中非常重要的喜爱步骤。它可以帮助我们评估模型的是没有性能和泛化能力,防止模型过拟合,快速调整模型的种类参数,使得模型能够更好地适应新数据。
生成模型的流形、KL的正式严格定义|高维|拓扑|变分|拟合|离散化|...
Loaiza-Ganem等人的流形过拟合结果。第4.1节中描述的(2022a)确定最大似然对于流形设置中的高维密度来说是一个不适定的目标。在继续回顾现有工作之前,我们指出他们的结果并不排除以某种方式解决最大似然病态行为的可能性,例如通过添加正则化器。抛开技术细节不谈,我们的结果表明,在M之外,可能性变得任意接...
蒙玺投资:守正出奇 与卷同舒
李骧:首先,单个因子超额不够丰厚意味着大家不愿意投入过多获得它。竞争不激烈时,一定是稳定且持续的。其次,另类数据维度非常广,这意味着单因子间相关性低,组合在一起能够提升稳定性。最后,由于另类数据超额可以通过线性组合方式获取,无需担心非线性过强的预测能力,导致潜在的风格暴露或非线性过拟合。