informer时间序列调参

对于Informer模型的时间序列调参，有几个关键的参数可以进行调整。下面列出了一些常见的参数及其作用：

1. `enc_layers`和`dec_layers`：编码器和解码器的层数。增加层数可以增加模型的复杂度和表示能力，但也会增加训练和推理的时间。

2. `d_model`：模型的隐藏层维度。较大的`d_model`可以提供更多的表达能力，但同时也会增加训练和推理的计算成本。

3. `n_heads`：注意力头的数量。增加头的数量可以提高模型的并行度和表示能力，但也会增加计算成本。

4. `dropout`：用于防止过拟合的丢弃率。适当调整`dropout`可以平衡模型的学习能力和泛化能力。

5. `e_layers`和`d_layers`：编码器和解码器中的子层数量。增加子层数量可以增加模型的深度，提高模型的表示能力，但也会增加计算成本。

6. `attn`：注意力机制类型，如自注意力（self-attention）或多头注意力（multi-head attention）。不同类型的注意力机制可能适用于不同的时间序列问题。

7. `factor`：输入序列编码器和输出序列解码器之间的时间步长。增加`factor`可以捕捉更多的时间依赖关系，但也会增加计算成本。

8. `d_ff`：前馈神经网络的隐藏层维度。增加`d_ff`可以提高模型的非线性能力，但也会增加计算成本。

9. `activation`：激活函数的类型。常用的激活函数包括ReLU、GELU等。

10. `learning_rate`和`weight_decay`：学习率和权重衰减参数。适当调整学习率和权重衰减可以影响模型的收敛速度和泛化能力。

以上是一些常见的Informer模型的时间序列调参参数，根据具体问题和数据集的特点，您可以根据需求进行调整和优化。