TILDE-Q는 시계열 데이터의 형태를 학습하기 위한 효과적인 손실 함수이지만, 다른 손실 함수 설계 방법도 있습니다. 몇 가지 대안적인 손실 함수 설계 방법은 다음과 같습니다:
Shape-aware Loss Functions: 형태를 고려하는 손실 함수는 시계열 데이터의 패턴을 적절히 학습할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, Dynamic Time Warping (DTW)이나 Longest Common Subsequence (LCSS)와 같은 손실 함수는 형태를 고려하여 시계열 데이터를 비교하고 학습할 수 있습니다.
Attention Mechanisms: 어텐션 메커니즘을 활용한 손실 함수는 모델이 중요한 시간 단계에 집중하도록 도와줍니다. 이를 통해 모델이 시계열 데이터의 중요한 패턴을 더 잘 파악할 수 있습니다.
Autoencoders: 오토인코더를 사용한 손실 함수는 데이터의 잠재적인 구조를 학습하고 형태를 보다 효과적으로 인코딩할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 시계열 데이터의 형태를 더 잘 이해하고 예측할 수 있습니다.