arXiv cs.LG· Xinhua Miao, Bowei Yang, Zhengong Cai·· 3 小时前AI 评分22
AdaptLSTM：面向分布漂移下云负载预测的高效自适应在线学习框架
AdaptLSTM: Efficient Adaptive Online Learning for Cloud Workload Forecasting under Distribution Drift
AI 导读
AdaptLSTM 是一种自适应在线学习框架，通过验证校准阈值检测分布漂移并执行选择性定向更新。在 Alibaba Machine Trace 上，它以 20% 成本恢复 Naive Online 54% 的改进（效率提升 2.7 倍）；在波动更大的 Container Trace 上达到 96%（效率提升 4.8 倍，MAE 较 Static 降低 75%）。
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