明汯投资:量化模型开发和调校需尽量避免过拟合

明汯投资指出,在模型调试过程中,需要综合考虑数据规模、模型复杂度、数据质量、过度训练等因素,以避免过拟合现象的产生。同时,明汯投资可采用交叉验证等评估方法,及时发现和调整过拟合现象。构建量化投资模型的目的在于对未来市场进行预测和决策,帮助投资者优化投资组合,提供有价值的投资建议。从金融数据的基本特征出发,明...

RAPTOR:多模型融合+层次结构 = 检索性能提升20%,结果还更稳健

Boosting:Boosting按顺序训练模型,其中每个新模型都专注于纠正其前任的错误。Boosting可以显著提高准确性,但可能增加过拟合风险。Stacking:在stacking中,多个模型被训练来进行预测,元模型从它们的输出中学习以做出最终预测。Blending:与stacking类似,但通常使用保留集而不是交叉验证检索系统中的集成技术倒数排名融合(RRF...

大模型「强崩溃」!Meta新作:合成数据有「剧毒」,1%即成LLM杀手

在数据集的某个阈值前,较大/较深的模型保持较低的测试损失;但超过一定阈值后,较小的模型反而由于减少过拟合而占了上风。这表明,较大的模型往往会将模型崩溃放大到某个插值的阈值之外。BabiStories包含Mixtral-8x7B生成的高质量合成数据数据混合,能否防止LLM崩溃?如上,作者分别从理论、实证上,证实了强模型崩...

利用公开知识定向提升大模型,腾讯优图&上交大新方法性能达SOTA

数据相似度-多样性的平衡是筛选过程中着重考虑的点,相似的数据能保证和当前任务的强相关性,多样性的引入能保持数据整体的丰富度和信息充分性,防止模型过拟合的情况的出现。4、Mixture-of-ExpertsFine-Tuning:结合增强数据集和K-shot数据集来优化MoE系统的Router权重和专家权重,使用交叉熵损失来监督语言建模的输出。

2024年Alpha掘金系列:排序学习对GRU选股模型的增强

为解决上述问题,本报告提出了一种新的方法,即在训练过程中保存表现最好的N个Epoch的模型参数,并通过取均值的方式来避免过拟合倾向。该方法有效提升了模型在样本外的稳健性。3.实证结果通过对比单轮和五轮取均值的因子表现,发现五轮取均值的方法在收益和稳健性方面均优于单轮结果。以全A股票池为例,五轮取均...

《微观量化百问》第十四期丨模型和模型训练中的过拟合

所以将机器学习应用到量化投资领域时,在模型训练中如何预防和避免过拟合显得尤为重要,需要综合考虑预测精度、模型可解释性、模型鲁棒性和计算复杂性等因素(www.e993.com)2024年11月20日。其中金融时间序列预测必须避免使用未来信息,有时更倾向于随着时间的推移将时间序列分成训练、验证和测试块,即进行前向验证,而非模型超参数优化中的交叉验证。

终于有人调查了小模型过拟合:三分之二都有数据污染,微软Phi-3...

当前最火的大模型,竟然三分之二都存在过拟合问题?刚刚出炉的一项研究,让领域内的许多研究者有点意外。提高大型语言模型的推理能力是当前研究的最重要方向之一,而在这类任务中,近期发布的很多小模型看起来表现不错,比如微软Phi-3、Mistral8x22B等等。

如何提升泛化能力?泛化和大模型性能有何关系?一文了解

只是,正则化采用的是控制模型复杂性,防止过拟合。而早停法采用的是当准确度不再提高当即停止训练,减少过拟合。除了以上这些,模型微调,也能一定程度上提升通用大模型在垂直领域的泛化能力。只是除了训练数据,还可能涉及模型结构、参数、学习策略等多方面的调整。

StockFormer:基于Transformer的强化学习模型探究 | 民生金工

??SAC强化学习加入多项改进以避免模型过拟合。在SAC中,价值网络是一个双Q网络(DoubleDQN),即使用两个独立的Q网络的同时对目标函数进行估计,在目标值计算时选择最小的一个,从而降低Q值的高估风险,防止模型陷入局部最优或者过拟合。此外,SAC在策略优化过程中引入了熵正则化项,熵正则化项的引入使得策略在早期阶段...

模型篇P1:机器学习基本概念

在机器学习预测任务中,我们需要对模型泛化误差进行评估,选择最优模型。如果我们把所有数据都用来训练模型的话,建立的模型自然是最契合这些数据的,测试表现也好。但换了其它数据集测试这个模型效果可能就没那么好了。为了防止过拟合,就需要将数据集分成训练集(trainset),验证集(validationset),测试集(testset)...