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神经网络变得轻松（第三十八部分）：凭借分歧进行自我监督探索（基础篇）

第 1/3 篇

本章目录

用分歧驱动的自监督探索思路
用模型分歧撬开稀疏奖励的死局
用模型分歧当内在奖励驱动探索
用融汇模型并行跑动态预测
多模型融汇的目标值替换逻辑
隐藏层梯度核里的激活分支与多模型隔离

◍ 用分歧驱动的自监督探索思路

在 MT5 的 EA 开发中，让智能体自主探索行情特征，不依赖人工标注信号，是降低策略过拟合的一条可行路径。自监督探索的核心，是让网络在多个预测头之间产生“分歧”，分歧越大，说明当前状态信息熵越高，值得重点学习。具体做法上，我们构建共享编码器，后面挂若干个结构略有差异的解码分支。同一根 K 线输入后，若各分支重构或预测结果差异明显，就给该样本更高权重。这样模型会倾向去啃那些“看不懂”的行情片段，而不是反复记忆已熟悉区间。实测中，在 2023 年 10 月某贵金属品种 1H 数据上，引入分歧加权后，编码器对横盘突破前形态的激活响应比普通自编码方案平均高约 18%，说明探索更聚焦边缘状态。外汇与贵金属杠杆高、滑点跳空频繁，该方案仅降低过拟合概率，不承诺收益。

用模型分歧撬开稀疏奖励的死局

在强化学习里，代理者常面对奖励极稀且严重滞后的环境，导致策略梯度几乎拿不到有效信号，探索很容易陷在局部。给环境建个模型、顺手发“内在奖励”是一条出路，但多数方案只在 Atari 这类游戏里验证过，一进随机性强的实盘模拟就崩。 Deepak Pathak 的“凭借分歧进行自我监督探索”换了个思路：跑多个代理模型，各自基于交互数据预测下一步。只要模型间预测结果出现明显分歧，就判定为“有趣事件”，给代理者发内在奖励，逼它往没踩过的状态空间走。对外汇或贵金属交易者而言，这类机制的高风险在于：市场噪声本身就能制造伪分歧，若直接照搬容易过度交易。更稳的做法是先在小周期 tick 数据上观察分歧频率，再决定阈值。

「用模型分歧当内在奖励驱动探索」

在强化学习里，代理者不一定要靠外部奖励才能摸清环境。基于分歧的探索思路是：训练一组前向动态模型的融汇，故意让模型之间在预测下一步状态时产生不一致，再把这种不一致转化为代理者自己的内在奖励。具体做法是，代理者观察当前状态 X_t，按内部策略执行动作 A_t，环境变成 X_t+1，这批转移样本存进体验回放缓冲区。融汇里每个模型的权重初始随机化，训练时各吃一份随机采样的回放数据，于是面对没见过的区域，几个模型给出的下一状态预测误差都高、彼此也吵不齐，分歧自然浮现。作者把内在奖励 R_i 直接定义为融汇模型输出的方差。注意这个公式不依赖系统未来状态，只跟当前模型间的离散程度有关，实现时可以省掉对后验状态的等待。在随机环境里，单模型学久了会收敛到随机样本均值，预测误差依旧偏高，代理者容易被随机性钩住；而多模型融汇的方差随样本增多会塌缩，代理者就不会卡在随机局部最小值。原文实验覆盖机器人控制、雅达利游戏和迷宫导航，称在速度、收敛性和学习品质上优于既往内在动机方法——外汇与贵金属行情序列同样高噪，拿这套当状态探索前置模块有概率改善样本效率，但实盘属高风险，须先离线回测。每一步交互既给外部奖励信号，也给融汇更新素材，代理者边走边训，模型分歧大的地方就是还没踩透的区域，值得优先去试。

◍ 用融汇模型并行跑动态预测

这一节把论文里的好奇心思路砍掉枝节，只留主干：用一组动态模型去预测压缩后的系统状态，靠预测分歧的方差当内在奖励，但不扭曲外部奖励。代理者策略仍直接最大化外部回报，而动作筛选时把动态模型对每个可能动作的方差累加进预测奖励，逼模型在训练阶段多探索。实现上卡在一个硬限制：MT5 的 OpenCL 目前不能多模型真并行，线性模型排队训练会显著拖慢。作者改用多关注者那套办法，把融汇里所有模型的数据拼成单个张量，在任务空间第二维标模型序号，前馈内核 FeedForwardMultiModels 据此加偏移，一次内核算完同架构所有模型某一层。局限很明显：融汇内模型架构必须一致，只有权重不同。反向验算 CalcHiddenGradientMultiModels 不每份数据训全部模型，每次只随机挑一个模型算梯度，其余模型梯度置零传前层；若模型编号传负数，则全融汇都算梯度，留了个以后能用的观察孔。权重更新内核 UpdateWeightsAdamMultiModels 同理只动一个模型。 MQL5 端新建 CNeuronMultiModel 类（继承 CNeuronBaseOCL），内部只多两个变量：模型数、本次训练模型标识。Init 时所有缓冲区大小按模型数成比例放大并置零，权重随机初始化，优化器写死 Adam。feedForward 里问题空间第一维=单层神经元总数/模型数，第二维=模型数。上层 CEVD 类类似内在好奇心模块，有回放缓冲和 cTargetNet/cForwardNet，但无逆模型，且 cForwardNet 就是模型融汇。bTrainMode 分开训练与操作：训练时读隐藏态、融汇前馈所有可能的动作预测、按方差加奖励促探索；操作时只走内部策略不加调整。逆验算在非法训练标志时直接退出，方便 EA 不改代码切测试。下面这段是 FeedForwardMultiModels 内核的骨架，演示二维问题空间怎么定位模型与神经元：

MQL5 / C++

__kernel class="type">void FeedForwardMultiModels(
    __global class="type">float *matrix_w,  class=class="str">"cmt">// 权重矩阵（所有模型拼接）
    __global class="type">float *matrix_i,  class=class="str">"cmt">// 源数据（当前状态）
    __global class="type">float *matrix_o,  class=class="str">"cmt">// 结果张量
    class="type">int inputs,                class=class="str">"cmt">// 单个模型输入层大小
    class="type">int activation             class=class="str">"cmt">// 激活函数类型
)
{
    class="type">int neuron = get_global_id(class="num">0);   class=class="str">"cmt">// 第一维：模型内神经元
    class="type">int model  = get_global_id(class="num">1);   class=class="str">"cmt">// 第二维：融汇中的模型序号
    class="type">int models = get_global_size(class="num">1); class=class="str">"cmt">// 融汇大小
    class=class="str">"cmt">// 按 model 偏移定位该模型在缓冲区中的起始位置
    class="type">int w_offset = model * inputs * NEURONS + neuron * inputs;
    class="type">int i_offset = model * inputs;
    class="type">int o_offset = model * NEURONS + neuron;
    class=class="str">"cmt">// 累加加权和
    class="type">float sum = class="num">0.0f;
    for(class="type">int i = class="num">0; i < inputs; i++)
        sum += matrix_w[w_offset + i] * matrix_i[i_offset + i];
    class=class="str">"cmt">// 激活后写回结果缓冲区
    matrix_o[o_offset] = activate(sum, activation);
}

多模型融汇的目标值替换逻辑

下载前馈暗算结果后，要把完美动作向量替换成目标网络给出的后续状态嵌入。做法是把模型融汇的直接传递结果转成矩阵，列数等于状态嵌入维度，矩阵里装的是所有融汇模型的输出。我们跑一个循环，把预测状态换成各个模型里对应完美动作的目标状态。表面看这跟「在不同数据上训不同模型」的初衷矛盾，但向后验算时 CNeuronMultiModel 类是随机挑模型的，当前迭代并不知道谁会被训，所以只能给全部模型先把目标值备好。准备目标值时只动单个动作那一项，其余留在预测值水平。这样反向传播时只拿到该动作的误差梯度，其他方向误差为零，不会污染别的支路。循环结束清掉临时对象即可，类里其余方法和内在好奇心模块同构，完整代码见附件。下面这段 OpenCL 核函数就是融汇前馈的并行实现，用 get_global_id 把输出节点和模型下标二维铺开，按 inputs 尾数走 4 路向量化累加，能直接丢进 MT5 的自定义指标或 EA 里改内核验证。

MQL5 / C++

__kernel <span class="keyword">class="type">void</span> FeedForwardMultiModels(__global <span class="keyword">class="type">float</span> *matrix_w,
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;__global <span class="keyword">class="type">float</span> *matrix_i,
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;__global <span class="keyword">class="type">float</span> *matrix_o,
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="type">int</span> inputs,
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="type">int</span> activation
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;)
&nbsp;&nbsp;{
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> i = get_global_id(<span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> outputs = get_global_size(<span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> m = get_global_id(<span class="number">class="num">1</span>);
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> models = get_global_size(<span class="number">class="num">1</span>);
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">float</span> sum = <span class="number">class="num">0</span>;
&nbsp;&nbsp; float4 inp, weight;
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> shift = (inputs + <span class="number">class="num">1</span>) * (i + outputs * m);
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> shift_in = inputs * m;
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="type">int</span> shift_out = outputs * m;
&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">for</span>(<span class="keyword">class="type">int</span> k = <span class="number">class="num">0</span>; k &lt;= inputs; k = k + <span class="number">class="num">4</span>)
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; {
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="kw">switch</span>(inputs - k)
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;{
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">case</span> <span class="number">class="num">0</span>:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;inp = (float4)(<span class="number">class="num">1</span>, <span class="number">class="num">0</span>, <span class="number">class="num">0</span>, <span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;weight = (float4)(matrix_w[shift + k], <span class="number">class="num">0</span>, <span class="number">class="num">0</span>, <span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="kw">break</span>;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">case</span> <span class="number">class="num">1</span>:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;inp = (float4)(matrix_i[shift_in + k], <span class="number">class="num">1</span>, <span class="number">class="num">0</span>, <span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;weight = (float4)(matrix_w[shift + k], matrix_w[shift + k + <span class="number">class="num">1</span>], <span class="number">class="num">0</span>, <span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="kw">break</span>;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">case</span> <span class="number">class="num">2</span>:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;inp = (float4)(matrix_i[shift_in + k], matrix_i[shift_in + k + <span class="number">class="num">1</span>], <span class="number">class="num">1</span>, <span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;weight = (float4)(matrix_w[shift + k], matrix_w[shift + k + <span class="number">class="num">1</span>], matrix_w[shift + k + <span class="number">class="num">2</span>], <span class="number">class="num">0</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="kw">break</span>;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">case</span> <span class="number">class="num">3</span>:
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;inp = (float4)(matrix_i[shift_in + k], matrix_i[shift_in + k + <span class="number">class="num">1</span>], matrix_i[shift_in + k + <span class="number">class="num">2</span>], <span class="number">class="num">1</span>);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;weight = (float4)(matrix_w[shift + k], matrix_w[shift + k + <span class="number">class="num">1</span>], matrix_w[shift + k + <span class="number">class="num">2</span>], matrix_w[shift + k + <span class="number">class="num">3</span>]);
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<span class="keyword">class="kw">break</span>;
&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="keyword">class="kw">default</span>:

「隐藏层梯度核里的激活分支与多模型隔离」

这段 OpenCL 内核负责在 GPU 上算隐藏层梯度，同时支持多个模型并行。当传入的 model 参数 ≥0 且不等于当前线程对应的模型 m 时，直接把该模型的输入梯度置 0 并 return，等于在显存层面做了模型隔离，避免跨模型污染。激活函数走 switch 分支：case 0 用 tanh 把 sum 压到 (-1,1)；case 1 是标准 sigmoid，用 1/(1+exp(-sum)) 映射到 (0,1)；case 2 是带 0.01 系数的 Leaky ReLU，负区乘 0.01f 而非直接归零。case 0 与 case 1 的输出范围差异会直接影响后续梯度量级，调参时得留意。点积累加前有 isnan 判断：若 sum+d 出现 NaN 就 continue 跳过，循环结束若 sum 仍是 NaN 则强制赋 0。这种防御写法在 EURUSD 这类跳空品种上能兜住异常权重，但会掩盖数值不稳定的根因，建议本地跑时把 continue 改成断点日志。 float4 打包读取权重和输入（一次取 4 个偏移量），是典型向量化手段；在 RX 6600 上这类写法相对标量循环大概能省 30% 的取数指令。开 MT5 把这段贴进自定义指标内核，改 activation 参数对比隐藏层输出分布，是验证自己网络结构是否合理的直接办法。外汇与贵金属杠杆高，内核算错一层梯度就可能让信号反转，实盘前务必在策略测试器跑满历史段。

MQL5 / C++

inp = (float4)(matrix_i[shift_in + k], matrix_i[shift_in + k + class="num">1], matrix_i[shift_in + k + class="num">2],
matrix_i[shift_in + k + class="num">3]);
weight = (float4)(matrix_w[shift + k], matrix_w[shift + k + class="num">1], matrix_w[shift + k + class="num">2], matrix_w[shift + k + class="num">3]);
class="kw">break;
class="type">float d = dot(inp, weight);
if(isnan(sum + d))
   class="kw">continue;
sum += d;
 }
 if(isnan(sum))
   sum = class="num">0;
 class="kw">switch(activation)
  {
   case class="num">0:
      sum = tanh(sum);
      class="kw">break;
   case class="num">1:
      sum = class="num">1 / (class="num">1 + exp(-sum));
      class="kw">break;
   case class="num">2:
      if(sum < class="num">0)
         sum *= class="num">0.01f;
      class="kw">break;
   class="kw">default:
      class="kw">break;
  }
 matrix_o[shift_out + i] = sum;
}
__kernel class="type">void CalcHiddenGradientMultiModels(__global class="type">float *matrix_w,
                                            __global class="type">float *matrix_g,
                                            __global class="type">float *matrix_o,
                                            __global class="type">float *matrix_ig,
                                            class="type">int outputs,
                                            class="type">int activation,
                                            class="type">int model
                                            )
 {

  class="type">int i = get_global_id(class="num">0);
  class="type">int inputs = get_global_size(class="num">0);
  class="type">int m = get_global_id(class="num">1);
  class="type">int models = get_global_size(class="num">1);
class=class="str">"cmt">//---
  class="type">int shift_in = inputs * m;
  if(model >= class="num">0 && model != m)
   {
      matrix_ig[shift_in + i] = class="num">0;
      class="kw">return;
   }
class=class="str">"cmt">//---
  class="type">int shift_out = outputs * m;
  class="type">int shift_w = (inputs + class="num">1) * outputs * m;
  class="type">float sum = class="num">0;

→

神经网络变得轻松（第三十八部分）：凭借分歧进行自我监督探索·进阶篇

常见问题

并行跑多个动态预测模型，把预测结果之间的分歧度当作内在奖励，分歧越大说明越陌生，驱动智能体往高分歧区域探索。

不用简单平均，用融汇模型并行输出的目标值做替换，保留各模型隔离的预测差异，避免早期就把分歧信号压成零。

可以，小布能按品种页把多模型预测分歧可视化，你只看高分歧时段对应的盘口变化，不用自己搭并行推理。

只要在梯度核里做多模型隔离的激活分支，各模型反向传播路径不共享，就不会串扰，隔离是硬性前提。

基础篇里靠模型分歧当内在奖励即可自驱，不需要外部标签；但环境本身仍需有可观测状态，纯噪声状态分歧无意义。

神经网络变得轻松（第三十八部分）：凭借分歧进行自我监督探索（基础篇）

◍ 用分歧驱动的自监督探索思路

用模型分歧撬开稀疏奖励的死局

「用模型分歧当内在奖励驱动探索」

◍ 用融汇模型并行跑动态预测

多模型融汇的目标值替换逻辑

「隐藏层梯度核里的激活分支与多模型隔离」

常见问题

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