論文の概要: Towards Scaling Law Analysis For Spatiotemporal Weather Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05068v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 18:14:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.433047
• Title: Towards Scaling Law Analysis For Spatiotemporal Weather Data
• Title（参考訳）: 時空間気象データのスケーリング法則解析に向けて
• Abstract要約: 単一ステップのトレーニング損失から長期ロールアウトやチャネル単位のメトリクスまで,自動回帰天気予報のためのニューラルスケーリング分析を拡張した。 プールドスケーリングは望ましいように見えるが、多くのチャネルは遅延リードで劣化する。 本稿では,重み付け対象,地平線対応カリキュラム,出力間の資源配分について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.25336689856158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Compute-optimal scaling laws are relatively well studied for NLP and CV, where objectives are typically single-step and targets are comparatively homogeneous. Weather forecasting is harder to characterize in the same framework: autoregressive rollouts compound errors over long horizons, outputs couple many physical channels with disparate scales and predictability, and globally pooled test metrics can disagree sharply with per-channel, late-lead behavior implied by short-horizon training. We extend neural scaling analysis for autoregressive weather forecasting from single-step training loss to long rollouts and per-channel metrics. We quantify (1) how prediction error is distributed across channels and how its growth rate evolves with forecast horizon, (2) if power law scaling holds for test error, relative to rollout length when error is pooled globally, and (3) how that fit varies jointly with horizon and channel for parameter, data, and compute-based scaling axes. We find strong cross-channel and cross-horizon heterogeneity: pooled scaling can look favorable while many channels degrade at late leads. We discuss implications for weighted objectives, horizon-aware curricula, and resource allocation across outputs.
• Abstract（参考訳）: 計算最適スケーリング法則は NLP と CV に対して比較的よく研究されており、目的は通常単段階であり、目標は比較的均一である。 自己回帰的なロールアウトは長い水平線上で複雑なエラーを発生させ、異なるスケールと予測可能性を持つ複数の物理チャネルを出力する。 単一ステップのトレーニング損失から長期ロールアウトやチャネル単位のメトリクスまで,自動回帰天気予報のためのニューラルスケーリング分析を拡張した。 本研究では,(1)チャネル間の予測誤差の分布と,その成長速度が予測地平線とともにどのように変化するか,(2) 誤差がグローバルにプールされた場合のロールアウト長に対して,電力法スケーリングがテスト誤差を抑える場合,(3) パラメータ,データ,計算ベースのスケーリング軸の水平線とチャネルにどのように適合するかを定量化する。 プールドスケーリングは望ましいように見えるが、多くのチャネルは遅延リードで劣化する。 本稿では,重み付け対象,地平線対応カリキュラム,出力間の資源配分について論じる。

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