LightWeather:利用绝对位置编码实现高效可扩展的全球天气预测
研究人员通过在ERA5数据上训练SwinV2 Transformer模型,展示了在简单的训练过程和适度的计算预算下,实现高水平的预测技巧,并比较了其与IFS的优越性。他们还探索了不同的训练方法和模型规模对性能的影响。
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研究人员通过在ERA5数据上训练SwinV2 Transformer模型,展示了在简单的训练过程和适度的计算预算下,实现高水平的预测技巧,并比较了其与IFS的优越性。他们还探索了不同的训练方法和模型规模对性能的影响。