PredBench：面向多学科的时空预测基准测试
机器学习
2024-07-15 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文介绍了 PredBench，一个用于全面评估时空预测网络的基准测试框架。尽管该领域取得了显著进展，但仍缺乏用于详细和比较分析各种预测网络架构的标准化框架。PredBench 通过开展大规模实验，保持标准化和适当的实验设置，并实施多维度评估来弥补这一空白。该基准测试将 12 种广泛采用的方法与 15 个跨多个应用领域的多样化数据集集成在一起，为当代时空预测网络提供了广泛的评估。通过对各种应用场景进行预测设置的精细校准，PredBench 确保评估符合其预期用途，能够实现公平的比较。此外，其多维度评估框架拓宽了分析范围，提供一整套全面的指标，深入洞察模型的能力。本研究的发现为该领域的未来发展提供了战略方向。我们的 codebases 已在 https://github.com/OpenEarthLab/PredBench 上公开。
引用
@article{arxiv.2407.08418,
title = {PredBench: Benchmarking Spatio-Temporal Prediction across Diverse Disciplines},
author = {ZiDong Wang and Zeyu Lu and Di Huang and Tong He and Xihui Liu and Wanli Ouyang and Lei Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.08418},
year = {2024}
}