arXiv 机器学习· Ignacy Stepka, Willa Potosnak, Kin G. Olivares, Artur Dubrawski·· 3 小时前AI 评分41
时间序列基础模型的尺度不变训练方法
Scale-Invariant Training for Time Series Foundation Models
AI 导读
研究提出时间序列基础模型（TSFM）的尺度不变训练方法 ScaleIn，通过在缩放目标上计算损失，解决高尺度序列主导梯度的尺度污染问题。在 4 种 TSFM 架构的全部 24 项对比中，ScaleIn 使 GIFT-Eval 和 M-competitions 的 MASE 平均降低 18.8% 和 21.9%。现有多数预测管线仅需一行代码修改即可接入。
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