8.1深度學習的?風控模型，從經(jīng)驗上看，樣本量量?大概要多少 條??？

深度學習的風控模型需要多少數(shù)據(jù)樣本呢？?? 這就像是在編程中問一個常見的問題：你的算法需要多大的內(nèi)存才能運行良好？ 事實上，不同的深度學習模型對數(shù)據(jù)樣本量的需求各不相同，就像不同的算法對內(nèi)存需求不同一樣。而且，不僅需要考慮樣本量，還需要考慮其他因素，就像在編程中不僅需要考慮內(nèi)存，還需要考慮算法的復雜度一樣。 舉個例子，對于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）模型，它通常需要較長的序列長度才能更好地捕捉時間依賴關系，通常至少需要12個月以上的序列數(shù)據(jù)。而就像在編程中，一個需要大內(nèi)存的算法在小內(nèi)存上運行效果可能會很差，深度學習模型也需要足夠的數(shù)據(jù)來發(fā)揮其性能。 粗略來說，對于深度學習的風控模型，通常來說，五萬條以上的數(shù)據(jù)樣本會得到較好的效果，但具體的情況還取決于模型的類型和數(shù)據(jù)的特點，就像在編程中，算法的內(nèi)存需求取決于算法的復雜性和數(shù)據(jù)的規(guī)模一樣。因此，在構建深度學習的風控模型時，需要根據(jù)具體情況來確定合適的數(shù)據(jù)樣本量，就像在編程中選擇合適的內(nèi)存大小一樣。