MTST의 아키텍처와 하이퍼파라미터 설정을 개선하여 더 나은 일반화 성능을 달성하기 위해서는 몇 가지 전략을 고려할 수 있습니다.
더 많은 데이터: 더 많은 다양한 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키면 일반화 능력이 향상될 수 있습니다.
정규화: 더 효과적인 정규화 기법을 도입하여 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 아키텍처와 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 조합을 찾아내는 것이 중요합니다. Grid search나 Bayesian optimization과 같은 방법을 사용하여 하이퍼파라미터를 조정할 수 있습니다.
앙상블 학습: 여러 모델을 결합하여 예측을 개선하는 앙상블 학습 기법을 적용할 수 있습니다.
자기 주의 메커니즘 강화: 모델의 자기 주의 메커니즘을 보다 강화하여 시계열 데이터의 패턴을 더 잘 이해하도록 할 수 있습니다.