TCNN

“AI Earth”人工智能创新挑战赛：助力精准气象和海洋预测Baseline[3]：TCNN+RNN模型、SA-ConvLSTM模型 1.气象海洋预测-模型建立之TCNN+RNN 本次任务我们将学习来自TOP选手“swg-lhl”的冠军建模方案，该方案中采用的模型是TCNN+RNN。 在Task3中我们学习了CNN+LSTM模型，但是LSTM层的参数量较大，这就带来以下问题：一是参数量大的模型在数据量小的情况下容易过拟合；二是为了尽量避免过拟合，在有限的数据集下我们无法构建更深的模型，难以挖掘到更丰富的信息。相较于LSTM，CNN的参数量只与过滤器的大小有关，在各类任务中往往都有不错的表现，...