深度学习与时间序列分析：来自Kaggle比赛的宝贵经验

（高达绝对误差）作为评估规范。因此，大多为数发起者用于L1Loss或相关的loss（HuberLoss、SmoothL1Loss等）。然而，差不多所有Top设计团队都用于了略带辅助损失的可执行研读。他们在原有最终目标的基础上增加了属于自己最终目标，以增加过也就是问道，更高泛化敏感度。

除此以外，这中的的最终目标是不具80个星期步的舆论压力脱氧核能糖核能酸。然而，顶级设计团队改动了它来为数据集分析次要最终目标，比如：

当年前星期步与以年前星期步(星期延迟1到4步)之间的舆论湍流，或 每个星期步的累积舆论压力，或 每个星期为了以的舆论压力方差

舆论湍流和累积舆论压力的加入，迫使框架研读最终目标及其导为数和以此类推，更高了框架的耐用性。

▌框架和硬件

当然大部分设计团队仿真选取的框架是TensorFlow或Pytorch，Scikit-learn主要用在为数据集预管控和交叠测试的环节。TPU和GPU也比较极其重要，因为一个fold的基础训练特别要花费为数时长。

▌为数据比较大有

为数据比较大有是增加过也就是问道最难的分析方法。

很少有设计团队很难用于为数据比较大有的分析方法。但那些用于了为数据比较大有的设计团队都比较大更高了框架的敏感度。主要的为数据比较大有的分析方法有:

Random shuffling of nearby time steps (based on a rolling window). Random masking. During training, one of the categorical variables was set to zero. Mixup

▌框架基础训练

Top设计团队用于大量的epoch来基础训练他们的框架（举例来问道在150到300之间，尽管有些人用于了高达2.5k！），它们都用于了一些研读电导率调度器。Cosine Annealing和ReduceLROnPlateau 是最惯用的两种分析方法。数有一个设计团队声称用于Cosine Annealing With Warm Restarts.可以比较大更高耐用性。

▌举例来问道框架

举例来问道框架特别出以年前Kaggle对抗赛中的面。这在这中的比较极其重要。状况是，当你用于高达绝对误差（MAE）来评估一个为数据集分析时，举例来问道用于亦然比百分比愈来愈好。亦然只有在有很多系为数的时候才确切。

所有Top设计团队都创建了一个或多个强大的框架，并运行：

多重折叠（10到15 folds） 或用于相同根茎的所有基础训练为数据集 或者两者的结合后管控。季军得主用于了三种主要高效率。

▌Pseudo-labels

一些最难的的产品还借助未标记的为数据集集来亚胺额外的标签。与上面描述的其他高效率相比，这种高效率的改进并不大。

论断

星期脱氧核能糖核能酸层面与电子计算机光影和NLP的一样，为数据分析慢慢的占有了主导地位。

为数据分析受制于层面研究专家分析方法论可以比较大更高星期脱氧核能糖核能酸护航的耐用性。近年来，浅层研读在星期脱氧核能糖核能酸中的面的应用蓬勃发展迅速。它现在开花结果，所以以年前是开始用于它来消除星期脱氧核能糖核能酸疑虑的好时机。

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