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官方账号arXiv cs.LG@Jian Xu
推荐理由：这篇论文戳破了时序模型评估的常见坑，用具体数字说明评估协议能颠倒结论，搞时序生成的人都该看看。
hurdle模型
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8月11日
11:00
该研究指出，许多生成式时序模型基准数据集中，单一值（如零降雨、零订单）占据大量概率质量。标准滚动起点协议可能导致评估窗口与数据集结构严重不符，例如某基准数据集中42%为零，而评估窗口仅13%。这种不匹配甚至逆转了研究结论，使最强模型看似失败。研究者提出一种CRPS不变的对照方法，以衡量时间耦合对统计量的贡献。在五个种子上对七种模型进行匹配协议测试，自回归hurdle模型在六个数据集中的五个上优于条件流模型，最高提升153倍，而流的出现统计量在不同种子间变化高达62%。五种不同出现统计量下模型排序不一致，且构造不同的两种统计量一致性最差。