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使用checkresiduals()函数检查残差(来自ETS+STL方法)

checkresiduals()函数是一个用于检查残差的函数，它通常用于ETS+STL方法中。ETS+STL方法是一种时间序列分析方法，用于预测未来的数据趋势和模式。

残差是指实际观测值与预测值之间的差异。通过检查残差，我们可以评估模型的拟合程度和预测的准确性。checkresiduals()函数可以帮助我们进行这些评估。

该函数可以提供以下信息：

  1. 残差图：该图显示了残差随时间变化的情况。我们可以通过观察残差是否具有随机性、是否存在趋势或周期性等来评估模型的拟合程度。
  2. 自相关图：该图显示了残差之间的相关性。如果残差之间存在相关性，则说明模型可能存在未捕捉到的模式或趋势。
  3. 偏自相关图：该图显示了残差的偏自相关性。偏自相关性可以帮助我们确定模型中的滞后项数。

通过分析这些图形，我们可以判断模型是否适合用于预测未来的数据，并进行必要的调整和改进。

腾讯云提供了一系列与时间序列分析和预测相关的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、人工智能平台 AI Lab 等。这些产品和服务可以帮助用户进行数据存储、计算和分析，从而支持时间序列分析和预测的应用场景。

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CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络，建模多粒度标签间的层级知识

机器之心专栏 作者：蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。...然后我们参考深度残差网络中经典的残差连接 设计，实现为所有父类层级的特征以残差连接的方式融合到子类层级专有的特征中，进而用于当前层级类别分类的层级残差网络(HRN)。 ...层级残差网络 图 3: 层级残差网络结构图 基于残差跨层级连接的层级残差网络 (HRN) 由一个主干特征提取网络、层级特征 交互模块、以及两个并行的输出通道构成，如图 3 所示。...任何常用的网络都可以作为主干网络用来提取输入图像的特征，我们选用广泛使用的深度残差网络 ResNet-50 作为 HRN 网络的主干网络。层级特征交互模块包括每个层级专有的特征提取层与残差连接部分。...残差连接部分首先线性组合来自粗粒度父类层级的特征与细粒度子类层级的特征，反映子类不仅具有属于自己的独特属性还继承了来自父类的属性。

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