English(EN) Big Models, Small Gains: Frozen Forecasters as Classifiers on MONSTER

预测模型作为时间序列分类器时收益有限

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

一篇新发表在arXiv上的研究调查了使用预训练的预测基础模型作为时间序列数据分类器的有效性。研究人员在MONSTER基准的六个大型数据集上比较了Reverso和Chronos-Bolt两个模型，使用了不同数量的训练标签。研究结果表明，虽然预训练通常能提高准确性，优于随机权重模型，但这些冻结的表征在与强大的、未经预训练的分类方法相比时，并不总是表现更好，尤其是在标记数据稀缺的情况下。 AI

影响强调了在评估基础模型用于下游分类任务时，需要有稳健的基线。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Rishit Jain, Rishit Kar, Chetashri Bhadane, Nilesh Patil · 2026-11-06 05:00

大模型小收益：MONSTER上的分类器冻结预测者

arXiv:2611.06988v1 Announce Type: cross Abstract: Forecasting foundation models are increasingly used as frozen feature extractors for time series classification, but it remains unclear whether their pretrained representations offer an advantage over strong classifiers that do no…

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