NeurIPS 2026 论文提出局部滚动一致性正则化抑制时序预测误差累积

Zheng Wang 等在一篇 NeurIPS 2026 接收论文（arXiv:2611.07473）中提出“局部 rollout 一致性”正则化方法，用于抑制时间序列预测自由运行时的误差累积，实验显示该方法提升预测精度，代码已开源。 该方法对比 teacher forcing 与自由运行两种模式下的下一时刻预测，并沿实际反馈扰动方向惩罚预测器的 Jacobian-vector product，以抑制自生成误差影响后续预测的路径。论文称该损失在预测流形附近具有几何解释，且理论条件保证自由运行轨迹保持在流形周围的稳定性管道内。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。