从增量学习到元学习：深度学习训练新框架

报告摘要

➢ 增量学习对传统的批量学习提升效果不大。础上，通过加入新的数据来更新模型的过程。习可以更好地适应数据的变化，同时也更加高效，因为只需要处理新增的数据

核心要点

1 从批量学习到增量学习
1.1 传统的批量学习法

报告信息

文件全名: 《从增量学习到元学习：深度学习训练新框架-20240202-民生证券-25页.pdf》
适合读者: 投资人行业研究员
核心数据: 在股票趋势预测的增量学习中，我们通过一系列增
数，并在测试数据上进行预测并评估模型性能。
经网络上进行训练，IC 从 3.6%提升到了 4.2%，提升效果不大。
进行适应，应用至增量学习训练框架中，可以显著提升预测因子 IC，LSTM 模
型因子的 RankIC 从 4.2%提升至 6%，效果明显。
核心议题: 证券股票基金

常见问题

《从增量学习到元学习：深度学习训练新框架》主要包含哪些内容?

➢ 增量学习对传统的批量学习提升效果不大。础上，通过加入新的数据来更新模型的过程。习可以更好地适应数据的变化，同时也更加高效，因为只需要处理新增的数据核心数据:在股票趋势预测的增量学习中，我们通过一系列增;数，并在测试数据上进行预测并评估模型性能。;经网络上进行训练，IC 从 3.6%提升到了 4.2%，提升效果不大。。

这份报告由哪家机构发布?

本报告由民生证券发布,发布于 2024 年。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2024 年,全文约 25。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合投资人、行业研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了证券、股票、基金等议题。