informer优点

Informer模型的优点包括以下几个方面：

1. 提供了更高级的参数优化方法和工具：Informer结合了各种方法的优点，并提供了自动化的参数优化方法和工具，如Optuna、Hyperopt等，这些工具可以更快地找到最优的参数组合。

2. ProbSparse Self-attention优化：Informer通过引入ProbSparse Self-attention来优化计算效率。与其他优化self-attention的方法不同的是，Informer进行了理论分析，并提出了对每个head采取不同优化策略的方法，从而提高了优化效果。

3. 可进行模型组件消融实验：Informer可以通过消融实验对模型组件进行多种选择方案的对比。例如，在损失函数和优化器的选择上，可以尝试不同的损失函数和优化器进行实验，以确定更优的组合。

总之，Informer模型在参数优化和模型组件选择上具有灵活性和高级方法，能够帮助提升模型的性能和效率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [基于Informer的股价预测（量化交易综述）](https://blog.csdn.net/weixin_51426083/article/details/131275166)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [2021.06.16组会汇报 Informer: Beyond Efficient Transformer for Long Sequence Time-Series Forecasting](https://blog.csdn.net/qq_40876059/article/details/118025287)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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