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你好,Jianping Zhou
我想咨询下关于MTSCI模型中模型训练策略的问题,具体为:
1、在原始论文中,训练策略描述为:在point pattern模式下,随机选择0100%的点位作为填补目标;在block pattern模式下,以015%的概率选择缺失起始点。 请问这是针对每个长度为24的样本进行的缺失掩码,还是针对原始的全量数据。 如果是对每个长度为24的样本进行掩码,是不是意味着每个训练样本的缺失率是0-100之间的随机值?
2、在代码dataloader.py的line107-126中,模型训练的缺失掩码为固定的missing_ratio,以及固定的0.15%起始概率。这和论文中的描述是有差异的,即:代码中的训练数据缺失率和验证集、测试集的缺失率是一样的。 请问论文呈现的准确性效果是以哪个为准。
3、在代码dataloader.py的line107-126中,min_seq被赋值为48,max_seq赋值为12,请问是不是赋值数据写反了?line37-54类似。
期待您的解答,多谢!
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