基于迁移学习的时序模型训练方法和用于时序预测的方法

摘要

本公开的实施例公开了基于迁移学习的时序模型训练方法和用于时序预测的方法。该方法的一具体实施方式包括：获取用于迁移学习的目标域数据和目标数目的源域数据，其中，该目标域数据和源域数据分别包括样本时序数据和对应的标签；基于该目标数目的源域数据，按照与该目标数目对应的方式训练初始时序模型，得到预训练时序模型；利用该目标域数据训练该预训练时序模型，得到训练完成后的时序模型。该实施方式有助于提升时序模型的训练效率和学习效果，实现了模型的冷启动。还可以利用上述模型进行时序预测，从而提升了冷启动时序模型的预测效果。