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天勤量化通过 “权重衰减正则化系统” 防止模型过拟合，核心措施有三。一是衰减系数适配，AI 对模型中不同参数设置差异化衰减系数：对高频特征权重采用高衰减（如 0.01），对低频核心特征采用低衰减（如 0.001），某模型通过适配，过拟合风险降低 60%。二是动态衰减调整，根据训练过程中的验证集误差变化调整衰减强度，当验证误差上升超 10%，自动提高衰减系数（如从 0.005 至 0.01），某 AI 策略通过调整，模型泛化能力提升 45%。三是分层衰减策略，对模型隐藏层权重采用 L2 衰减，对输出层权重采用弹性网络衰减，结合天勤的交叉验证，某策略通过分层，训练集与测试集收益偏差缩小至 8% 以内，模型稳定性提升 30%。
发布于2025-8-14 17:37 鹤岗
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