如何解释深度学习模型网络结构

> 数据图表

2026-1-6

模型采用了 55 个日频变量作为神经网络的输入，这些日频变量是高频数据低频化的股票特征，具体特征定义在下一节所示。在本报告的深度学习选股模型中，我们采用 7 层神经网络系统建立股票价格预测模型。其中包含输入层 X，输出层 Y，和隐含层 H1、H2、H3、H4、H5。各层的节点数如下表所示。