arXiv cs.AI· Vasilii Feofanov, Zhenghan Tai, Andrei Ermakov, Irina Rish·· 1 天前AI 评分48
把 TS2Vec 改造成时间序列分类基础模型：TS2Vec-FM
Turning TS2Vec into a Foundation Model for Time Series Classification
AI 导读
研究者通过合成语料预训练、双视角输入（原始振幅与实例归一化形状）和知识蒸馏三项改动，将 TS2Vec 转化为可在数据集间复用的基础模型 TS2Vec-FM。该 1.6M 参数的扩张卷积网络在冻结状态下线性探测达到 UCR-128 83.3%、UEA-27 75.3%，距当前 SOTA 的 MantisV2 仅 0.3 pp，且不依赖注意力、patch tokenizer 或中间层提取。
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