探究预训练对时间序列分类的影响
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。预训练和微调对于数据拟合不佳的模型能够帮助优化过程，但对于拟合较好的模型则没有这种效果；当给予足够的训练时间时，预训练不会表现出正则化的效果；预训练只能加速收敛，前提是模型具备足够的拟合能力；增加更多的预训练数据不能改善泛化能力，但可以增强预训练在原始数据量方面的优势，比如更快的收敛速度；预训练任务和模型结构两者都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。
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。
