《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合
一、训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。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...
一篇文章系统看懂大模型
过拟合训练数据:模型在训练时可能过度拟合了训练数据中的噪声或错误信息,导致模型在生成时产生虚构的内容。训练数据本身包含虚假信息:如果训练数据中未能充分覆盖各种真实场景,模型可能会在未见过的情况下产生虚构的信息。对信息可信度的不足考虑:模型未能有效地考虑生成信息的可信度,而是过于自信地产生表面上合理但实际...
证券分析师的第三堂课:如何搭建财务模型
通常三表会存在一定不平的情况,主要是由于“模型搭建”相对较粗,很多经营项目没有拆分得更细致,我们可以将不平的项目藏在“筹资活动现金流”中,但需要注意如果该项目相对于净利润过大,则说明三表勾稽关系存在较大差错。怪盗团团长按:如果你既在内资、又在外资金融机构工作过,就会发现它们在财务建模要求上存在极大...
跑步中的“过拟合”:跑步训练中你被自己“骗”了吗?
在跑步训练中,“过拟合”指的是你将过于关注细节,而忽略了整体的训练目标。例如,你可能只专注于提高配速,却忽略了力量训练的重要性;你可能过度追求高强度训练,却忽视了休息和恢复的必要性;你可能为了追求更好的装备,却忽略了自身的训练计划和执行力。跑步训练中的“过拟合”表现过度追求速度和配速:你总是想跑...
对话「立方体」袁毅:加速拟合精细化服务与运输场景,物流、搬家...
A:目前,日本搬家市场的整体规模折合人民币约为千亿左右,国内市场的体量大约十倍于日本。以此计算,国内市场的整体规模可达万亿。但由于目前国内搬家市场标准化不够、品牌不突出,导致集中度太低。Q:国内日式搬家与日本相比有哪些不同之处?A:首先在操作流程层面,日本已历经数次迭代,有一套完整的操作规范。但国内尚未...
如何提升泛化能力?泛化和大模型性能有何关系?一文了解
而且,模型的泛化能力,并非指向全维度,也往往表现在不同知识组合、语言结构、任务目标、语言版本、领域中的适应性,它的能力范畴也比人们想象中广(www.e993.com)2024年10月23日。另外,模型的泛化能力和学习策略等也有关系。比如在小样本学习中,虽然实际给到的样本量不多,但前期通过优化特征提取和数据增强等技术,也可能提升模型在同类型任务中的适...
明汯投教|何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合?
需要特别提及的是,模型在回测与实盘中表现不一致是投资领域中普遍存在的现象,并不都是过拟合导致的,还可能与以下因素有关:■数据偏差:回测时使用的历史数据可能与实际市场环境存在一定差异;■滑点和交易成本:实际交易中存在的滑点和交易成本都应在回测时进行预估;...
基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足
基于多内层神经网络的大语言模型具有内在的先天不足:1、训练时间长多内层神经网络的大语言模型由于模型参数较多,训练时间较长。这会导致模型的迭代周期较长,限制了模型的实时性和即时...
何为模型及过拟合?如何在模型训练中预防过拟合
过拟合(overfitting)是统计学和机器学习领域的常用概念,可分为训练过拟合和回测过拟合两个层次。训练过拟合是机器学习语境下偏狭义色彩的过拟合,指“机器学习模型在训练集上表现良好,但在测试集或新数据上表现较差”。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...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
神经网络偏向于拟合语义连贯的标签而不是随机标签,而且,与随机标签相比,网络拟合语义标签的熟练程度通常与其泛化能力相关。这种泛化也使得CNN这种架构能够拟合比模型参数量更多的样本。传统的机器学习观念认为,高容量模型往往会过度拟合,从而影响其对新数据的泛化,而PAC-贝叶斯理论则指出,模型更喜欢正确的数据标记。