arXiv cs.LG· Ignacy Stepka, Willa Potosnak, Kin G. Olivares, Artur Dubrawski·· 27 天前AI 评分42
面向时间序列基座模型的尺度不变训练
Scale-Invariant Training for Time Series Foundation Models
AI 导读
研究提出面向时间序列基座模型（TSFM）的尺度不变训练方法（ScaleIn），通过直接在缩放目标上计算损失，解决高尺度序列主导训练的尺度污染问题。在 4 种 TSFM 架构预训练中，ScaleIn 使 GIFT-Eval 和 M-competitions 上的 MASE 平均降低 18.8% 和 21.9%。该收益还拓展至监督神经预测任务，现有预测流程通常仅需一行代码改动即可接入。
来源：arXiv cs.LG · arxiv.org