TSAE：用于解释时间序列预测模型的结构化稀疏自编码器
TSAE: Structured Sparse Autoencoders for Interpreting Time-Series Forecasting Models
AI 导读
TSAE 是一种结构化稀疏自编码器，将时间序列预测模型的隐藏状态分解为可单独检查的特征，通过共享与变量路由的私有字典组织跨变量结构，并用门控编码分离特征检测与幅度估计。在冻结 PatchTST 于 ETTh1、ETTh2、ETTm1 的三种子实验中，TSAE 在五种 SAE 中取得最低隐藏状态重构误差、归一化预测重构误差（NFRE）和特征转移率，NFRE 较次优均值下降 4.3-26.4%。配套 TSEVAL 协议分别审计保真度、特征一致性与物理校准，但选择性、物理相关性和校准存在数据集相关权衡，保真度与时序稳定性提升仍需独立语义验证。