用于时间序列预测的双下降

本文描述了用于基于深度学习的时间序列预测模型的“现代制度”训练框架。总之，“现代制度”训练框架包括以超过常规标准显著地增加时间序列预测模型的复杂性并且使得时间序列预测模型能够在训练过程期间实现“双下降”的方式配置训练过程的超参数。实质上，当在初始改进并达到局部最大性能之后允许时间序列预测模型的性能显著恶化然后再次改进以达到超过初始局部最大性能的性能时，出现了“双下降”。