人类历史上已经完成了三次工业革命，分别是以蒸汽机的广泛应用为代表的机械化革命，以电气技术为基础的批量生产革命，以电脑和网络为基础的信息技术革命。这三次工业革命不仅极大地提升了生产效率，还节省了大量的生产成本。同时，这也标志着人类社会从体力劳动为主的阶段，逐步向智力劳动为主的阶段过渡。进入21世纪，随着科技的飞速发展，许多企业都从科技创新中获得了新的增长动力。特别是人工智能技术的崛起，使得一些人提出了“深度学习算法将成为第四次科技革命的标志”的观点。在这一背景下，明K投资积极拥抱深度学习技术，将其应用于量化投资领域。
但想要训练一个准确高效的深度学习模型并非易事。这不仅需要高质量的数据、合适的模型和充足的计算资源，还需要根据任务和数据特性进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。明K投资在这一环节不断加大投入力度，以期达到更优模型性能。
事实上，深度学习工作流中最困难的部分之一是为模型找到最好的超参数。模型的性能与超参数直接相关。超参数指的是模型参数（权重）之外的一些参数，比如深度学习模型训练时控制梯度下降速度的学习率，又比如决策树中分支的数量。明K投资曾表示，在深度学习中，超参数的选择对模型的训练和泛化性能有很大的影响——如果超参数过大，可能会导致模型过拟合，因此需要根据数据集和模型结构进行调整。
常见的超参数包括迭代次数（迭代次数指训练的轮数，过多的迭代次数则会导致过拟合，通常需要根据训练集和验证集的表现来确定）、正则化（通过惩罚模型复杂度来防止过拟合，常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化，需要根据具体问题进行调整）、丢弃率（丢弃率指在训练过程中随机丢弃一定比例的神经元，从而防止过拟合，过低的丢弃率会导致过拟合，通常需要根据具体问题和网络结构进行调整）等等。
明K投资是国内最早一批将人工智能技术成功应用到金融市场的私募机构之一。明K投资积极引入机器学习、深度学习等前沿科学技术，构建覆盖全周期、多策略、多品种的量化资产管理平台，在实践中将人工智能模型与传统量化模型有机结合，赋能投研团队覆盖更海量的数据、更长的数据周期。
（来源：大众网）
