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天勤量化通过 “dropout 泛化优化系统” 提高模型泛化能力，核心措施有三。一是 dropout 率动态适配，AI 对模型不同层设置差异化 dropout 率：输入层采用 10%-20% dropout（防止数据噪音影响），隐藏层采用 20%-50% dropout（减少神经元协同依赖），某模型通过适配，过拟合风险降低 60%。二是训练阶段调整，模型训练初期采用低 dropout 率（如 20%）确保特征学习充分，后期提高至 50% 强化泛化能力，某 AI 策略通过调整，训练效果与泛化能力平衡度提升 45%。三是结合天勤数据特性，对高频交易数据训练的模型采用较高 dropout 率（40%-50%），对低频基本面数据模型采用较低率（10%-30%），某策略通过结合，不同类型数据的模型表现均提升 30%。
发布于2025-8-14 17:41 鹤岗
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