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自去年下半年以来,央行多轮降准,同时创设定向中期借贷便利(TMLF)、央行票据互换工具(CBS)等,不仅让市场流动性宽裕,也利好银行,至少让银行负债端的压力有所减缓。梳理上述银行投资者关系活动记录表信息来看,机构关注重点也“与时俱进”,主要问及降准对银行的影响、2019年信贷投向、资产负债配置计划等。

该电路揭露了机器训练的一大重要特征:它们总是尽可能紧凑简洁,与所在环境完美相容,但往往难以适应其它环境。它们能抓住工程师发现不了的规律,但不知道别处是否也有这一规律。机器学习研究人员想尽力避免这种名为“过拟合”(overfitting)的现象。但随着应用这些算法的情况愈发复杂多变,这一缺陷难免会暴露出来。

现代机器学习技术为开发者提供了不同的选择:究竟是要精确获知结果,还是要以牺牲精确度为代价、了解出现该结果的原因?“了解原因”可帮助我们制定策略、做出适应、并预测模型何时可能失灵。而“获知结果”则能帮助我们即刻采取恰当行动。这实在令人左右为难。但一些研究人员提出,如果既能保留深度网络的多层构造、又能理解其运作原理,岂不是最好?令人惊奇的是,一些最受看好的研究所其实是将神经网络作为实验对象看待的,即沿袭生物科学的思路,而不是将其视作纯数学的研究对象。尤辛斯基也表示,他试图“通过我们了解动物、甚至人类的方式来了解深度网络。”他和其他计算机科学家借鉴了生物研究技术,借神经科学家研究人脑的方式研究神经网络:对各个部件展开详细分析,记录各部件内部对微小输入变化的反应,甚至还会移除某些部分、观察其余部分如何进行弥补。

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