> 数据图表一起讨论下DFQ-FactorGCL 模型训练集中损失值变化2025-7-0我们监测了训练过程中，每个 epoch 的损失值变化和 IC 变化。可以看到：（1）前三个epoch 损失值下降明显，第 5 个 epoch 出现明显反弹，后面处于震荡缓慢下降状态。（2）前十个epoch 的 IC 和 RANKIC 上升明显，后面增速放缓，但总体每个 epoch 上训练集、验证集、测试集中 IC 都呈上升趋势，模型未出现明显过拟合。（3） 损失值的三个部分均保持一致的振荡趋势，其中时序对比学习与截面对比学习的损失值有很高的相关性，显示时序对比学习的目的与截面对比学习是一致的同时两者均震荡幅度较大，在训练中增加对比学习的损失权重 gamma 会影响训练的稳定性MSE 损失曲线较为平缓。（4）RANKIC 在测试集和验证集数值接近，表示残差对比学习提升了模型防止过拟合的能力。东方证券金融地产
