从增量学习到元学习：深度学习训练新框架
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摘要
报告详细探讨了增强深度学习预测效果的元增量学习框架，特别是基于双步适应训练框架（DA），结合数据适应器与模型适应器，有效提升了LSTM和GRU模型在中证500股票池的选股表现，DA模型对因子IC及多头端年化超额收益均表现显著优于传统增量学习和单纯MAML元学习方案，为股票收益预测提供了高效且适应性强的训练方法 [page::0][page::2][page::6][page::12][page::14][page::19][page::20]。
