正文目录

1模型训练的理论基础与技术基础4

1.1训练循环逻辑5

1.2小批量梯度下降7

1.3大规模数据集存储格式TFRecord7

1.4以交易日切割股票批数据集的合理性9

1.5数据洗牌Reshuffle9

2构建可微RankIC作为深度学习训练的损失函数9

2.1构建Pearson相关系数的损失函数10

2.2基于可微排序构建RankIC损失函数10

2.2.