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pre-trained domain foundation models
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寻找用于时间序列分类的基础模型与预训练任务
该研究旨在解决时间序列分类中的过拟合问题,通过引入预训练的领域基础模型,并使用一种新颖的预训练任务,该任务可跨多个数据集,以产生可应用于不同数据集的灵活卷积滤波器。实验证明,该预训练策略显著优于传统的无预训练方法,并在小数据集上有效减少过拟
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7 months ago
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