通过原型引导归一化弥合时间序列基础模型预训练中的分布差距

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内容提要

本研究提出了一种原型引导的自适应归一化策略(ProtoNorm),有效解决了时间序列数据在大规模预训练中因数据分布不匹配带来的问题,显著提升了分类和预测任务的性能。

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