模型无关在线证书校准应对时序分布漂移
原文标题：Model-Agnostic Online Certificate-Driven Calibration for Time Series Forecasting Under Distribution Shift
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该论文针对时间序列在协变量漂移、概念漂移和时间依赖下的分布外泛化问题，提出一种模型无关的在线鞅 PAC-贝叶斯框架，能在时间依赖与分布漂移下给出有限样本证书。方法将证书作为在线校准的替代正则项，在固定预测骨干上训练门控残差贝叶斯头，采用先预测后更新的协议。在卷积、注意力及大语言模型预测器上的实验显示，协变量与概念漂移下的稳定性和精度均有提升。
- 问题
- 时间序列在协变量漂移、概念漂移和时间依赖下缺乏可靠的有限样本泛化保证。
- 方法
- 用鞅集中替代独立样本集中，构建模型无关在线PAC-贝叶斯证书，并作为在线校准的替代正则项训练门控残差贝叶斯头。
- 结果
- 在卷积、注意力及大语言模型预测器上，协变量与概念漂移下的稳定性和精度均有提升；未给出具体数值。
- 影响
- 为部署后持续漂移的时序预测系统提供可计算的在线可靠性证书，适合需要监控与自适应校准的生产场景。
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