这一数据或为暴涨提供一些支撑

中国官方及汇丰8月制造业PMI指数升至16个月新高,显示制造业经营状况好转,经济复苏增强。投行报告指出,这可能支撑资产价格,但也给予政府更多空间限制产能过剩等问题。

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中国周二公布的官方和汇丰制造业采购经理人指数(PMI)双双大幅跳升至16个月新高,各分项指标亦颇为亮丽,显示制造业经营状况已经出现实质性好转,经济复苏正在加强.

 

投行报告认为,这一数据或为暴涨的资产价格特别是商品价格提供一些支撑,但数据强劲也可能令中国政府有更多空间对产能过剩和不合理利用银行贷款做出严格限制.预计包括PMI在内的一些制造业指数在未来数月中仍会受到较好的支撑.


中国股市沪综指在昨日暴跌7%後,周二午盘初段一度上涨逾2%,收盘小涨0.60%.


8月中国官方制造业采购经理指数(PMI)由上月的53.3上升至54.0的高位,汇丰(HSBC)中国8月PMI亦由上个月的52.8回升至55.1.


以下为各投行观点:


--美林 陆挺和TJ Bond:

今天的数据支持了我们认为中国经济复苏正在加强,投资需求尚未达到峰值的观点.中国股市震荡下挫之际,这一数据或为资产价格特别是商品价格提供一些支撑. 但PMI数据强劲或亦令中国政府有更多空间对产能过剩和不合理利用银行贷款做出严格限制,这在短期内是利空因素.展望未来,出口在好转,私人投资回暖,公 共投资亦保持强劲,因此我们预期,中国PMI将在未来两个季度保持在50以上.


--里昂证券经济研究部主管 斐思伟(Eric Fishwick):

中国政府在放缓新增信贷增速方面做出了一些尝试,但我猜测实际的经济增长可能对此有较大的弹性,而且没有证据显示决策者认为固定资产投资的增长步伐存在问题.因此,我预期包括PMI在内的一些制造业指数在未来数月中仍会受到较好的支撑.

但并不意味这些指数会进一步大幅攀升,因为目前的数据已经很接近前一轮经济周期时的峰值.8月的官方PMI已经升至最高,而且这个结果并不出乎意料,因为它反映了中国政府的投资计划已激励经济在短时间内加速增长,增速已从去年四季度逊于平均水平提高到目前的平均水平之上.


--高盛 宋宇和乔虹:

在最新的数据发布前,市场还忧虑PMI指数自今年4月以来没有出现过有意义的上涨.尽管如此,我们已强调5-7月的PMI指数存在向下的季节性偏离,因 此,在此期间PMI指数没有出现下滑,意味着其背後的经济活动增长已在加速.同理,因8月的季节性偏离正好相反,我们需将8月的数字解读为持平.我们对经 季节调整後的数字预估为55.1,这与2007年的平均水平一致,而2007年的GDP增长为13%.

 

我们相信中国经济仍正逐步复苏.尽管最近以调结构和商业银行风险为目标的政策举措,短期内或给经济增长动力带来一些压力,但经济增长复苏趋势料不会受到过 多冲击.更重要的是,中央高层目前仍要求保持经济的平稳增长,这亦意味着如果经济复苏有出问题的迹象,收紧的举措很可能会被收起.预计即将公布8月经济数 据较为乐观,未来几个月的复苏趋势亦将得以维持.

### 图像数据增强后损失函数值突然增大的原因 图像数据增强可能导致模型训练过程中损失函数值急剧上升的主要原因是以下几个方面: #### 1. 增强后的数据分布偏离原始数据 当增强操作过于激进时,可能会改变输入数据的统计特性,使得增强后的样本与原始训练集中的样本分布不致。这种现象被称为 **域偏移 (domain shift)**[^1]。如果模型在训练初期尚未完全适应新的数据分布,则可能表现为损失值骤然增大。 #### 2. 不恰当的激活函数或权重初始化 某些激活函数(如 ReLU 或 Leaky ReLU)虽然有助于缓解梯度消失问题[^2],但如果它们被应用在个未经良好调整的网络架构上,或者由于权重初始化不当而导致初始阶段梯度过大,则会加剧因数据增强带来的波动效应。这可能是导致 loss 骤升的个潜在因素。 #### 3. 批标准化参数更新不稳定 批规范化层(Batch Normalization Layers)依赖于每批次(batch) 的均值和方差来进行归化处理。然而,在引入大量经过不同方式变换过的图片之后, 如果批次间差异过大(即所谓的 mini-batch variance), 可能会造成 BN 层内部状态频繁剧烈变化从而影响收敛过程并引起 Loss 波动甚至暴涨的情况发生. --- ### 解决方案 针对上述提到的各种可能性及其对应的影响机制, 下面列举了几种有效的应对措施: #### 方法: 调整数据增强策略 重新审视当前所采用的所有预处理步骤以及具体的实现细节, 尝试降低那些极端变形程度的操作强度; 同时增加些较为温和但仍然有益于提高泛化能力的技术手段, 如随机裁剪(Random Crop),水平翻转(Horizontal Flip)等基础形式即可满足大多数场景需求而不会过分扰乱整体特征空间布局. #### 方法二: 使用更稳健的学习率调度器 通过动态调节学习速率来帮助神经网络平稳过渡至新环境当中去。例如可以考虑运用余弦退火(Cosine Annealing)[^3], 它允许周期性的减小再恢复LR大小以便探索不同的局部最优解区域同时也给予足够时间让系统逐渐习惯新增加的变化模式而不至于立刻崩溃掉。 #### 方法三: 应用对抗性训练方法 引入类似于 GANs 结构里的判别组件作为额外约束条件之参与到整个端到端流程里头来共同指导生成部分如何合理地模拟真实世界对象外观属性的同时保持致性关系不变形失真太多以至于超出预期范围之外难以接受的地步。这种方法特别适合用于解决涉及到多模态转换任务中存在的结构性难题比如从二维投影重建三维立体形状等问题情境下尤为有效果显著突出表现优异值得借鉴参考尝试实践看看效果到底怎么样吧! ```python import torch.nn as nn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, output, target): # 自定义loss计算逻辑,加入平滑项或其他正则化因子 smooth_loss = ... return standard_loss(output, target) + lambda * smooth_loss ``` --- ###
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