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周报11月3日

Created2025-01-03|Updated2025-02-28
|Post Views:
Author: ALTNT
Link: http://blog.705553939.xyz/2025/01/03/crop_classification/Crop%20classification/11%E6%9C%883%E6%97%A5%E5%91%A8%E6%8A%A5/
Copyright Notice: All articles in this blog are licensed under CC BY-NC-SA 4.0 unless stating additionally.
crop classification，研究生周报
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Contents
  1. 1. 主要工作
  2. 2. 阅读论文
    1. 2.1. TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning
      1. 2.1.1. 自监督对比学习在时间序列中的应用的困难——————（总结一下就是增强方法必须保持时间序列的有价值语义信息不变）
        1. 2.1.1.1. 1、数据增强方法的选择困难
        2. 2.1.1.2. 2、hard负样本（hard negative sample）的选择困难------------------注意这里不是简单的负样本
        3. 2.1.1.3. 3、仅使用片段级别的信息或仅使用实例级别的信息本身不足以学习通用表示
      2. 2.1.2. (本论文)
      3. 2.1.3. 提出的网络架构
        1. 2.1.3.1. 表示学习问题表述。
        2. 2.1.3.2. 方法介绍
          1. 2.1.3.2.1. FTAug （Frequency - Temporal - Based Augmentation 基于频率 - 时间的增强方法)方法
          2. 2.1.3.2.2. 频率混合。
          3. 2.1.3.2.3. 随机裁剪。
          4. 2.1.3.2.4. Double Universum Learning
          5. 2.1.3.2.5. 对比学习在片段级信息中的应用
          6. 2.1.3.2.6. 实例级信息的时间重建
      4. 2.1.4. 实验
        1. 2.1.4.1. 实施
        2. 2.1.4.2. Baselines
          1. 2.1.4.2.1. 预测：
          2. 2.1.4.2.2. 分类：
          3. 2.1.4.2.3. 插补：
          4. 2.1.4.2.4. 异常检测：
        3. 2.1.4.3. 分类
          1. 2.1.4.3.1. setup：
          2. 2.1.4.3.2. 结果：
        4. 2.1.4.4. 插补
          1. 2.1.4.4.1. setup
          2. 2.1.4.4.2. 结果
        5. 2.1.4.5. 短期和长期预测
          1. 2.1.4.5.1. setup
          2. 2.1.4.5.2. 结果
        6. 2.1.4.6. 异常检测
          1. 2.1.4.6.1. setup
        7. 2.1.4.7. 迁移学习
        8. 2.1.4.8. 消融研究
      5. 2.1.5. 结论
  3. 3. 下周任务
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