AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · পৃথিবী ও জলবায়ু বিজ্ঞান · arXiv · 2026-10-20

ওয়েট-পক্ষপাতদুষ্ট ডেটা পাইপলাইন জেনারেটিভ বৃষ্টিপাত নাউকাস্টিংয়ের প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়নকে বিভ্রান্ত করে

মূল শিরোনাম: Wet-Biased Data Pipelines Mislead the Training and Evaluation of Generative Precipitation Nowcasting

জেনারেটিভ বৃষ্টিপাত নাউকাস্টিং মডেলগুলো সাধারণত ভেজা-পক্ষপাতযুক্ত ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত ও মূল্যায়িত হয়, এবং লক্ষ্য পর্যবেক্ষণের ভিত্তিতে বাছাই করা পরীক্ষার কেসগুলো মডেলের শেখা বণ্টনকে বদলে দিতে পারে। লেখকেরা বিশ্লেষণাত্মকভাবে দেখিয়েছেন যে এই নমুনা-পক্ষপাত প্রশিক্ষণ-পক্ষপাতকে আড়াল করতে পারে। একটি স্থির স্যাটেলাইট-থেকে-রাডার ডিফিউশন মডেল ব্যবহার করে তাঁরা দেখিয়েছেন যে পরীক্ষার সেটের উপর নির্ভর করে ক্যালিব্রেশন মূল্যায়ন উল্টে যেতে পারে: ভেজা-পক্ষপাতযুক্ত পরীক্ষার সেটে মডেলটি কম-পূর্বাভাসকারী মনে হয়, আর ডিপ্লয়মেন্ট-প্রতিনিধিত্বকারী সেটে বেশি-পূর্বাভাসকারী মনে হয়।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →