探究预训练对时间序列分类的影响

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本文探讨了预训练和微调对于模型优化的效果,发现对于数据拟合不佳的模型,预训练和微调可以帮助优化过程,但对于拟合较好的模型则没有这种效果。预训练只能加速收敛,不能改善泛化能力,但可以增强预训练在原始数据量方面的优势。同时,预训练任务和模型结构对于该范式在给定数据集上的效果起到作用,但模型结构的作用更加重要。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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