SAN项目中Non-stationary Transformer复现问题解析

SAN项目中Non-stationary Transformer复现问题解析

SAN Pytorch implementation of NIPS'23 paper: Adaptive Normalization for Non-stationary Time Series Forecasting: A Temporal Slice Perspective 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/san8/SAN

在时间序列预测领域，Non-stationary Transformer是一种重要的模型架构，它通过处理非平稳时间序列数据来提高预测性能。最近在SAN项目（一种基于Transformer的时间序列预测框架）的使用过程中，开发者发现了一个关于non_station_factor参数的有效性问题。

问题背景

在复现Non-stationary Transformer模型时，开发者注意到模型中设置的non_station_factor参数似乎没有被实际使用。具体表现为：

1. 该参数虽然被定义并传入模型
2. 但在encoder层的实现中并未找到对应的处理逻辑
3. 缺少关于该参数计算方法的明确说明

技术分析

Non-stationary Transformer的核心思想是通过特定的因子处理时间序列的非平稳特性。理论上，non_station_factor应该参与以下关键计算：

• 时间序列的平稳化处理
• 特征空间的转换
• 注意力权重的调整

然而在SAN项目的实现中，这个关键参数没有被有效整合到模型的前向传播过程中，导致其功能缺失。这可能是由于以下原因造成的：

1. 代码重构过程中遗漏了参数传递
2. 模型版本更新时未完全同步所有功能
3. 实验性代码未完全清理

解决方案

项目维护者已经确认并解决了这个问题。最新版本的代码中：

1. 移除了未使用的参数定义
2. 完善了非平稳处理的相关逻辑
3. 确保了代码功能的完整性

对开发者的建议

在使用开源项目进行模型复现时，建议：

1. 仔细检查关键参数的实际使用情况
2. 对比论文描述和代码实现的一致性
3. 关注项目的更新日志和issue讨论
4. 对于不确定的实现，可以通过打印中间结果或调试来验证

时间序列预测模型的复现往往涉及复杂的参数交互，保持代码的清晰性和功能的完整性对于研究 reproducibility 至关重要。SAN项目团队及时响应并解决这个问题的做法值得肯定，也提醒我们在使用开源项目时需要保持谨慎和验证的态度。

SAN Pytorch implementation of NIPS'23 paper: Adaptive Normalization for Non-stationary Time Series Forecasting: A Temporal Slice Perspective 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/san8/SAN