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TRACE: Time SeRies PArameter EffiCient FinE-tuning
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AI
DOI：10.1016/j.neucom.2025.132098.png)
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摘要
En 中文
我们提出了一种高效的时间序列基础模型微调方法，称为TRACE：时间序列参数高效微调。虽然预训练的时间序列基础模型正日益普及，但它们面临以下挑战：(1) 时间序列数据在频率、通道数和序列长度上表现出显著异质性，需要定制化的微调策略，特别是在长期预测方面。(2) 现有的参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA，并未直接针对时间序列数据的独特特性进行优化。
