arXiv · cs.LG· Christoph Metzl, Stefan Kapsreiter, Kianusch Vahid Yousefnia, Virginia Poli, Richard M\"uller, Frank Kr\"uger, Tobias B\"olle·· 4 小时前
湿润偏置数据管线误导生成式降水临近预报的训练与评估
Wet-Biased Data Pipelines Mislead the Training and Evaluation of Generative Precipitation Nowcasting
AI 导读
生成式降水临近预报模型主要在湿润偏置数据集上训练和评估,基于目标观测挑选测试样本会让评估偏向匹配所选分布而非实际部署分布。研究用固定的卫星到雷达扩散模型证明,目标依赖的测试采样可逆转校准结论:模型在湿润偏置测试集上显得预测不足,在代表部署分布的测试集上却显得预测过度,该结果在七年间隔后于模型训练域外复现。
来源:arXiv · cs.LG · arxiv.org