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About Code release for "FECAM: Frequency Enhanced Channel Attention Mechanism for Time Series Forecasting" ⌚

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在平均序列长度为15的数据集,我使用了您的模型,提升了很多性能。但是换了平均序列长度为3的数据集,不光没有提升,还变差了。不知道这种情况下,还有没有可能把模型救活? 我将您的模型,放在了transformer输入之前。

你好,我单独将您代码中的dct函数和dct_channel_block模块摘取出来,输入了三维度的数据:(B, C, L),但是在dct中进行处理的时候,发现维度对不上,代码中试图在一个二维张量上使用一个三维索引:V = Vc[:, :, 0] * W_r - Vc[:, :, 1] * W_i,其中Vc为一个二维张量。是我传入dct_channel_block的维度不正确吗?

您好,请问在你的代码dctnet的前向传播过程中, lr_weight = self.dct_norm(stack_dct) lr_weight = self.fc(stack_dct) lr_weight = self.dct_norm(lr_weight) 是不是有些问题? 还有就是层归一化对这个模块的影响大吗?

你好,在dct的代码中,前向传播的注释为BCL,但是实际代码中,通道数位于第三维度,即BLC,请问是否为勘误

据我所知,公式(13)DCT逆变换是从l = 0 到 l = L求和? 公式(21)是否也应该是对l求和?

requirements里面的环境很少啊