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时序预测变压器的校准：检测和适应基于情境的分布偏移
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文提出了一种普适的校准方法，用于检测和调整训练过的Transformer模型中的上下文驱动分布变化。实验证明该方法持续增强了当前真实世界数据集上最先进的Transformers的性能，特别是在具有实质性CDS的情况下。
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关键要点
- 本文提出了一种普适的校准方法，用于检测和调整训练过的Transformer模型中的上下文驱动分布变化。
- 现有的Transformers容易受到时间上下文驱动的分布变化的影响。
- 提出了一种新颖的CDS检测器——基于残差的CDS检测器（Reconditionor），用于量化模型对于CDS的脆弱性。
- 高Reconditionor分数表示模型严重易受影响，需要进行调整。
- 提出了一个简单有效的模型校准框架——样本级上下文适配器（SOLID），通过上下文相似数据集的策划进行模型微调。
- 理论分析表明，该调整策略能够在偏差和方差之间实现最佳平衡。
- Reconditionor和SOLID适用于各种Transformers，且易于调整。
- 大量实验证明SOLID持续增强了当前真实世界数据集上最先进的Transformers的性能，特别是在具有实质性CDS的情况下。
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