自适应分块用于时间序列预测比看起来更难

研究对比三种自适应分块方法与调优后的固定分块基线，在长时程预测基准上准确率差异普遍很小，自适应分块没有一致优势，固定分块通常训练更快且推理时无需自适应路由。作者提出预算化分块分配的理论框架，在可分离共享损失模型下给出非均匀分配优于均匀分配的精确判据，并指出即使区域权重排序正确，过度重新分配分辨率也可能增加损失。