arXiv cs.AI· Hao Wang, Licheng Pan, Yuan Lu, Zhichao Chen, Tianqiao Liu, Shuting He, Zhixuan Chu, Qingsong Wen, Haoxuan Li, Zhouchen Lin·· 13 小时前AI 评分22
QDF：用二次型加权学习目标训练多步时间序列预测模型
Quadratic Direct Forecast for Training Multi-Step Time-Series Forecast Models
AI 导读
针对现有均方误差等学习目标忽略未来步标签自相关、且对不同预测步采用等权处理的问题，研究者提出二次型加权学习目标及 Quadratic Direct Forecast（QDF）学习算法，通过自适应更新的加权矩阵训练预测模型。实验显示 QDF 能有效提升多种预测模型性能，达到 SOTA，代码已开源，该工作被 ICLR 2026 接收。
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