arXiv 机器学习· Bashar Khoury, Shadi Omari, Assaf Schuster·· 1 天前AI 评分35
学会共享什么：面向时间序列预测的专家特化研究
Learning What to Share: Expert Specialization for Time-Series Forecasting
AI 导读
研究者提出用于多变量时间序列预测的即插即用方法 PCR，在冻结的预训练模型外结合通道特定权重精确估计与低秩残差专家梯度训练。该研究还推出了合成数据集 GalaxyTS；在 4 个预测跨度上，PCR-K4 相比 3 个冻结 backbone 实现了 3.86-14.25% 的均方误差降低，且以更少的可训练参数超越现有特化方法。
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