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人工智能系列之67：多任务学习初探
本研究介绍多目标学习基本概念，将多目标学习应用于量化选股场景。采用基础的硬参数共享机制，训练全连接神经网络同时预测未来10 日和20 日收益率排序，两项任务的损失函数采用uncertainty weight 或dynamicweight average 方式加权。结果表明：多任务学习的合成因子测试和指增组合回测指标均优于单任务学习；模型规模扩大，多任务学习的优势随之扩大；从子任务预测集成模型看，多任务相比单任务学习的优势在时序上较稳定。
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