主要观点总结
本文关注机器学习中的分布外（OOD）泛化问题，特别是通过预训练的大型语言模型（LLMs）研究时间序列的OOD泛化。文章提出了一个新颖的三层学习框架TTSO，该框架同时考虑样本级和组级的不确定性，为分析和解决OOD泛化问题提供新的理论视角。文章还进行了理论分析和实验验证，展示了所提方法的有效性和合理性。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景与目的
文章关注机器学习领域中的分布外（OOD）泛化问题，旨在提高机器学习模型在面对新、未见过的数据时的适应性和韧性。
关键观点2: 主要方法与框架
文章提出了一个名为TTSO的三层学习框架，该框架结合预训练的大型语言模型来研究时间序列的OOD泛化。框架同时考虑样本级和组级的不确定性。
关键观点3: 算法开发与理论分析
文章开发了一种分层定位算法以适应三层优化问题，并进行了理论收敛性证明。同时揭示了获得ϵ-驻点的迭代复杂度限制在O(1/ϵ²)。
关键观点4: 实验验证与结果
基于真实世界数据集的大量实验已开展，验证了所提方法的有效性。
关键观点5: 数据来源与影响
文章由数据派THU公众号发布，该公众号背靠清华大学大数据研究中心，分享数据科学与大数据技术创新研究动态，对中国大数据领域的发展有重要影响。
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来源：专知 本文 约1000字 ，建议阅读 5 分钟 本文通过预训练的大型语言模型（LLMs）研究时间序列的OOD泛化。 在机器学习中，分布外（Out-of-Distribution, OOD）泛化是一个快速发展的研究领域。其主要目标是增强机器学习模型在面对新的、未见过的、甚至是具有潜在对抗性的数据时的适应性和韧性，这些数据与模型的原始训练数据集存在显著差异。本文通过预训练的大型语言模型（LLMs）研究时间序列的OOD泛化。我们首先提出了一个用于时间序列OOD泛化的新颖三层学习框架，称为TTSO（Tri-level learning framework for Time Series OOD generalization），该框架同时考虑样本级和组级的不确定性。该框架为构建和分析OOD泛化问题提供了一种新的理论视角。此外，我们还进行了理论分析，以证明该方法的合理性。随后，我们开发了一种分层定位算法，以适应这一三层优化问
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