Promptの説明

図のタイトル：ノイズを含む時系列予測のためのM=2のCo-teaching学習のフレームワーク 全体レイアウト：中央に2つの並列なモデルブランチを特徴とする、左から右へのパイプライン。このフレームワークは、入力、並列予測、サンプル選択、クロスアップデートの4つの垂直ステージで構成される。 1. 入力モジュール（左）：一番左に「入力時系列ウィンドウ」とラベル付けされた単一のブロックがある。このブロックには、長さ*L*、予測ホライズン*H*の「スライディングウィンドウセグメント」が含まれている。下には「ノイズのある教師信号が予測ターゲットに注入される。入力シーケンスはクリーンなまま。」という注釈がある。このブロックから1本の矢印が2つの並列パスに分岐し、モデル1とモデル2に向かっている。 2. 並列モデルブランチ（中央）：2つの同一のモデルブロックが並んで配置されている。 モデルブロック： 上のブロックは「モデル *f*θ1」とラベル付けされている。 下のブロックは「モデル *f*θ2」とラベル付けされている。 両方のブロックには「同じアーキテクチャ、独立したパラメータ」という注釈が含まれている。各モデルブロックは、「入力時系列ウィンドウ」から入力を受け取る。