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A Comparative Study of Pruning Methods for Transformer-based Time Series Forecasting
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了变换器模型在时间序列预测中的修剪方法，探讨了高参数量和计算资源需求的问题。分析表明，某些模型在高稀疏度下仍能超越密集模型，但需对修剪后的模型进行调整以优化性能。
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关键要点
- 变换器模型在时间序列预测中面临高参数量和计算资源需求的问题。
- 研究比较了无结构和有结构的修剪方法对多变量时间序列模型的影响。
- 某些模型在高稀疏度下仍能超越密集模型的表现。
- 修剪后的模型需要进行调整以优化其性能。
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