10:22
arXiv cs.LG@Lang Huang, Jinglue Xu, Luke Darlow
推荐理由：这篇论文发现，调好预处理参数，线性模型就能干翻Transformer等复杂模型，不用堆算力。
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6月26日
10:22
研究使用Ridge回归作为测试床，在8个标准基准上搜索上下文长度、局部归一化、正则化和数据增强的最优超参数。发现最佳回溯窗口长度与预测时序高度相关，且非单调，幂律指数从ETTm2的+0.46到Exchange和Traffic的-0.19。在大多数数据集-预测时距组合上，优化后的线性模型超越了先前的线性预测器，并超过Transformer、MLP和CNN基线在6/8个基准上的表现。优化超参数还可作为数据诊断工具，揭示大型模型隐式学习的结构。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
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6月11日
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6月4日
11:32
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arXiv cs.LG@Luca Thale-Bombien, Jan Ewald, Ralf König, Aaron Klein
精选
推荐理由：做生物信息学或组学数据降维的团队，终于有了一个标准化的 HPO 测试场——BBOmix 帮你省去从头调参的试错成本，做自编码器研究的可以直接用它验证方法。