Is trend_part need to do projecting when c_out not equals to d_in ?

[zhuwint]

请教一下大佬，我有这么一个场景：

输入序列的维度是4，输出预测序列的维度是1（预测4维输入数据中的某一维）。

我发现在Autoformer中，对decoder输出的seasonal_part做了projection，而对trend_part没有做projection。因此最后输出的seasonal_part与trend_part的size不同，seasonal_part是[batch, len, 1]而trend_part是[batch, len, 4]。而Autoformer中最后是将seasonal_part与trend_part直接相加的，导致seasonal_part发生了广播。

https://github.com/thuml/Autoformer/blob/e116bbcf41f537f4ab53d172d9babfc0a026330f/layers/Autoformer_EncDec.py#L163-L173

https://github.com/thuml/Autoformer/blob/e116bbcf41f537f4ab53d172d9babfc0a026330f/models/Autoformer.py#L91-L99

如果我只想输出一维预测结果，是直接取trend_part对应的那一维的趋势（例如取trend_part[batch, len, 0:1]）与seasonal_part相加，还是对trend_part也做一下projection？

dec_out = trend_part[:, :, :c_out] + seasonal_part  

projection = nn.Linear(d_in, c_out)
trend_part = projection( trend_part)
dec_out = trend_part + seasonal_part 

[wuhaixu2016]

您好，感谢关注！ 不需要进行映射，其实只需要将trend的提取过程固定为其中一维即可。

[zhuwint]

非常感谢您的回复