研究质疑：谱可预测性 Ω 匹配不足以指导合成预训练
原文标题：Is spectral predictability enough? Testing {\Omega}-matching for synthetic pretraining under distribution shift
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论文检验「可预测性感知预训练」假设，即在分布偏移下用谱可预测性 Ω 匹配源与目标来选择合成数据。实验覆盖 LSTM、PatchTST、TCN 三种架构，在理想合成条件下 Ω 匹配可带来显著收益，但在真实 ETTm1 基准上收益微弱甚至为负。两种数据源在仅 53% 配置上转移方向一致，说明 Ω 几乎不携带源数据是否有益的信息。
- 问题
- 验证谱可预测性 Ω 匹配能否作为合成预训练数据的选择准则。
- 方法
- 在 LSTM、PatchTST、TCN 三种架构上对比 Ω 匹配的合成数据与真实 ETTm1 基准的迁移效果。
- 结果
- 真实基准上正弦加噪仅平均提升 2.3%，混沌 ODE 源下降 13.2%，两源迁移方向仅 53% 一致。
- 影响
- 提醒工程师不要用 Ω 匹配挑选合成预训练数据，需寻找其他源选择信号。
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