SAMformer использует инновационный подход к улучшению Transformer, решая проблемы сложности обучения и обобщения на малых данных. Основное новшество — механизм оптимизации с учетом резкости, уменьшающий вычислительную сложность и предотвращающий переобучение. Это делает модель пригодной для ресурсозависимых сред, повышая точность на синтетических и реальных данных. Внедрение SAM в сверточные слои и Transformer улучшает производительность, упрощая интеграцию в существующие архитектуры. Модель находит применение в финансах, медицине и управлении цепочками поставок, где надежное долгосрочное прогнозирование критично.
Читать далее...
Читать далее...