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TOOL · CL_284376 · Oct 7 · 04:00

New ScaleIn method improves time series foundation models

研究人员推出了一种新颖的时间序列基础模型（TSFM）训练方法ScaleIn，旨在解决数据集中显著尺度变化带来的问题。现有的Reversible Instance Normalization（ReVIN）等方法可能会无意中根据尺度对序列进行加权，导致ScaleCon，即大尺度序列主导训练。然而，ScaleIn确保了优化轨迹对训练序列的任意重缩放都保持不变，无论使用何种损失函数，只要它是p次齐次的。这种方法已展示出显著的改进，在GIFT-…