实现和论文对不上

[ownnaruto]

你好，你这个源码实现和论文中的描述好像不太一致

论文中提到：
"The source feature network is pre-trained with masked autoencoding [14] to reconstruct masked patches using unmasked ones in a long input sequence ... "
然而实际上代码中source feature network并没有maksed autoencoding部分

并且训练node feature network时，论文中给出的loss如下：

代码的实现中还加入了Ldistil(x_vt)

[KL4805]

你好，代码里没有给出source feature network的pre-train代码，因为我们直接使用了STEP (https://github.com/GestaltCogTeam/STEP) 的代码。
这部分代码对应于训练target node feature network。如果target存在一定的长期时间序列的话，我们可以加入Ldistill(x_vt)，代码中是这么实现的。论文里没有写是因为我们不能假设所有目标域都有长期时间序列。