商品价格预测的transformer模型优化

Question

使用transformer做的一个回归预测模型，输入为某商品的重量、质量、色泽、销售地点等参数，预测售价和销量。目前是使用图示中的模型来做的，效果不错但可写的点不够。

现在的需求是希望能在这个框架基础上增加一些模块，作为可写的点，最好新颖一些又易于实现(有直接能用的代码最好)。能提供其它类型的模型也行，但一定要是基于transformer的。

注意：这不是计算机视觉任务，不要直接给计算机视觉的transformer模型或track。项目时间很短，只要提供的答案有用就会采纳。

Answer 1

引自强大而免费的微信小程序：皆我百晓生。如有帮助，还望采纳。

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在优化商品价格预测的transformer模型方面，您可以考虑以下几个方面：

1. 数据预处理和增强：

   • 尝试使用预处理技术，如归一化、标准化等，以提高数据质量和模型的收敛速度。
   • 考虑使用数据增强技术，如旋转、平移、缩放等，以增加数据样本的多样性。

2. 模型结构调整：

   • 尝试增加更多的Transformer层或增加隐藏层的规模，以增加模型的表示能力。
   • 考虑使用不同的注意力机制，如多头自注意力机制、相对位置编码等。

3. 特征工程和输入嵌入：

   • 考虑为输入参数设计更好的嵌入方式，如使用类别特征的嵌入编码、分段式的嵌入等。
   • 尝试使用自编码器或其他降维技术，在输入模型之前对参数进行特征提取和降维。

4. 损失函数和优化器选择：

   • 尝试不同的损失函数，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等，以找到更适合任务的损失函数。
   • 考虑使用不同的优化器，如Adam、RMSprop等，并调整学习率以提高模型的稳定性和收敛速度。

5. 模型集成和模型融合：

   • 考虑尝试使用模型集成技术，如Bagging、Boosting等，以提高模型的泛化能力和稳定性。
   • 尝试将您的transformer模型与其他类型的模型，如随机森林、支持向量机等进行融合，以综合利用它们的优势。

请注意，以上提到的点只是一些常见的方法和技术，具体的选择和实现方法还需根据您的具体情况和数据进行调整。