Одним из основных аспектов является то, что исследователи обучают модели с учетом эталонов / оценок. Последовательность символов не была одним из них.
Это также кажется более ориентированным на рабочие процессы / функции, что, как правило, является слабым местом для фонда.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
18 Лайков
Награда
18
5
Репост
Поделиться
комментарий
0/400
CryptoTarotReader
· 16ч назад
Смотреть, но не говорить
Посмотреть ОригиналОтветить0
CryptoNomics
· 10-10 00:00
*вздох* регрессия показателей производительности показывает явный уклон p<0.001 в сторону оптимизации по сравнению с эталоном
Посмотреть ОригиналОтветить0
NullWhisperer
· 10-09 23:59
хм... типичный случай разработки, основанной на eval. технически неоптимально, если честно
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForeverBuyingDips
· 10-09 23:51
Эх, снова старая ловушка с стандартизацией.
Посмотреть ОригиналОтветить0
PriceOracleFairy
· 10-09 23:34
братан, эти модели как мои торговые алгоритмы... переобучены на неправильные метрики, лол
Да, я думаю, что есть несколько причин.
Одним из основных аспектов является то, что исследователи обучают модели с учетом эталонов / оценок. Последовательность символов не была одним из них.
Это также кажется более ориентированным на рабочие процессы / функции, что, как правило, является слабым местом для фонда.