[일반] 시계열 예측 학습할 때

[딥삣삐(1.209)]

흔히들 하는 실수가

직전 값이랑 n+1 시점 예측한 값이랑

오차를 0으로 만들어서 그래프가 똑같이 그려지게 만드는 경우가 많던데

이런 경우는 다들 어떻게 해결하려함?




보통 입력 변수 더 집어넣고 n+1이 아니라 더 멀리 예측하나?

최근에 Liquid Time Constant neural network 연구하고 있음

[딥삣삐 1(59.2)]

난 손실값으로 제약을 걸긴하는데, 예를들어 차분예측같은 경우 마지막 입력프레임값을 그대로 가져다가 변화량만 예측하는거다보니, 따로 l1 이용해서 유사해지지 않도록 제약을검