模型的预测结果与损失计算的问题

[BellChai]

你好，关于代码我有些问题想请教一下。

执行短期预测时，对于UniST类的forward函数，它的原始值是imgs，预测结果是pred，但是

1. pred是由imgs计算来的，但是损失函数却计算的是pred和imgs的差异，而不是pred和真正未来值的
2. 原本应该是历史长度6，预测长度6，但是imgs长度却自始至终都是12，而pred的元素数量和imgs一样，看起来也是12

所以我想问下pred究竟是什么的预测，以及这计算的是什么的损失呢？

[YuanYuan98]

The shape of both pred and imgs is indeed 12, reflecting the combined length of historical (6) and future (6) data for the 6-to-6 prediction. However, we specifically calculate the loss based on the difference between the predicted future values and the actual future values (i.e., from time step 6 to 12). We achieve this by using a mask to isolate and focus on the future time steps

[ADIRNet]

你好，关于代码我有些问题想请教一下。

执行短期预测时，对于UniST类的forward函数，它的原始值是imgs，预测结果是pred，但是

1. pred是由imgs计算来的，但是损失函数却计算的是pred和imgs的差异，而不是pred和真正未来值的
2. 原本应该是历史长度6，预测长度6，但是imgs长度却自始至终都是12，而pred的元素数量和imgs一样，看起来也是12

所以我想问下pred究竟是什么的预测，以及这计算的是什么的损失呢？

我感觉在token部分是否存在数据泄露的风险呢，毕竟他的数据是过去6个和未来6个在一起卷积的，为什么不能单独拎出来呢？

[YuanYuan98]

卷积的kernel size和stride都是2，所以偶数倍的预测（6-->6）预测不存在泄露风险（卷积窗口不会在时间轴上重叠），这和单独分开做卷积结果是等价的。

[ADIRNet]

卷积的kernel size和stride都是2，所以偶数倍的预测（6-->6）预测不存在泄露风险（卷积窗口不会在时间轴上重叠），这和单独分开做卷积结果是等价的。

okok。