wolaile

> 请问无论怎么调参，Informer模型在测试集上的预测性能都不如普通LSTM可能是什么情况啊？ > >   反归一化后的mse,mae,mape对比： LSTM：3.294，1.466，3.880 Informer: 4.708，1.743，4.925 请问您方便分享一下informer与LSTm对比的代码？ 将非常感谢 邮箱：[email protected]

> 请问您方便分享一下informer与LSTm对比的代码？ 将非常感谢 邮箱：[email protected]

我觉得 可能是你的数据集的关系 原文要求特征之间的关联性要强，如果关联性弱，文中的ProbSparse Self-attention 起不到太好的作用，更会因为后面distill导致特征丢失严重，不如普通的LSTM 所以这个只能用来试一试自己的数据集效果 如果不是常规的数据集，效果会好一点

> 我觉得 可能是你的数据集的关系 原文要求特征之间的关联性要强，如果关联性弱，文中的ProbSparse Self-attention 起不到太好的作用，更会因为后面distill导致特征丢失严重，不如普通的LSTM 所以这个只能用来试一试自己的数据集效果 如果不是常规的数据集，效果会好一点