tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均。 当训练模型的时候,保持训练参数的滑动平均是非常有益的。评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果。方法apply()会添加被训练变量的影子副本和在影子副本中维持被训练变量的滑动平均的若干操作。该方...
较早前,番茄风控有一篇介绍偏长期产品的如何做坏账预估的方法: 《基于移动平均ANR算法的各种资产指标》文章里面介绍过如何使用移动平均ANR来计算资产,今天我们再跟大家介绍这种基于时间序列的移动加权平均的方法来预估坏账。相信这一内容也是年底年初,各位风控同学非常关注的内容。在介绍时间序列前,先普及下相关的概念。我...
BP神经网络模型 神经网络模型是仿照人类大脑神经系统构建的模型,目前常用的神经网络模型为BP神经网络模型。BP神经网络模型是多层前馈神经网络,该模型算法中主要的部分是信号的前向传播和误差的反向传播。神经网络基本结构如下图所示: 图3.1中,从左至右分别为输入层i,隐藏层k(隐藏层一般有多层),输出层j。 误差的反向...
模型介绍自回归滑动平均模型()是基于自回归模型()和滑动平均模型()的混合模型。当样本容量充分大时,样本自相关系数和样本偏相关系数近似服从正态分布(证明略)。 根据正态分布的性质有:定阶原则定阶如果样本自相关系数再最初的阶明显超过2被标准差范围,而后几乎95%的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内,而且由非...