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Eloi Campagne
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新协议区分 GNN 在电力负荷预测中的优势
研究人员开发了一种诊断协议，以更好地理解图神经网络 (GNN) 在电力负荷预测中的性能。该协议旨在区分跨不同负荷序列的参数共享所带来的益处与访问邻域信息所带来的益处。研究发现，参数共享通常比邻域访问对预测准确性的贡献更大，尤其是在数据有限或测量存在噪声的情况下。
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Cascaded Transfer Learning optimizes training for many related tasks
研究人员推出了一种新范式——级联迁移学习（Cascaded Transfer Learning, CTL），用于在预算限制下高效地训练众多相关模型。CTL将任务组织成树状结构，允许参数从源任务级联到下游的精调。该方法在理论上限制了误差累积，并在时间序列预测和图像分类任务的实验中，与现有方法相比，尤其是在训练预算紧张的情况下，展示了卓越的成本效益。