FTS: A Framework to Find a Faithful TimeSieve

近年来，时间序列预测领域受到了极大的关注，促进了像TimeSieve这样的先进模型的发展，该模型展现了令人瞩目的性能。然而，分析表明存在某些不忠实的问题，包括对随机种子和微小的输入噪声扰动的高敏感性。鉴于这些挑战，我们开始探索定义“忠实的TimeSieve（FTS）”概念的任务，即一个能够始终提供可靠和稳健预测的模型。为了解决这些问题，我们提出了一个新的框架，旨在识别和纠正TimeSieve中的不忠实行为。我们的框架旨在增强模型的稳定性和韧性，确保其输出对上述因素的影响较小。实验证实了我们提出的框架的有效性，证明了模型行为的改进。展望未来，我们计划扩大实验范围，进一步验证和优化我们的算法，确保在各种情况下都能实现全面的忠实性。最终，我们希望将这个框架应用于提高不仅TimeSieve而且其他最先进的时间方法的忠实性，从而为时间建模的可靠性和稳健性做出贡献。

提出Faithful TimeSieve (FTS)模型，解决TimeSieve模型在随机种子和输入噪声扰动方面的不可靠性问题。

提出一种新的框架，通过识别和纠正TimeSieve模型的不可靠性来增强模型的稳定性和鲁棒性，确保其输出对上述因素的影响较小。

实验证实了该框架的有效性，证明了模型行为的改进。未来将扩大实验范围，以进一步验证和优化算法，确保在各种情况下的全面可信度。

最近的相关研究包括TimeSieve模型以及其他现有的时间序列预测模型，如LSTM、GRU等。