可以。你问的是这篇论文《Neural Architecture and Hyperparameter Selection Through Meta-Learning on Time Series》的前两张图（Figure 1 和 Figure 2）。这两张图其实就是整篇论文思想的总览和预测器设计核心。

由于当前对话里我没有看到论文原图（之前翻译时没有保留图片），我按照论文结构和图示含义解释。如果你把 PDF 或两张图重新上传，我可以逐块对应图里的每个箭头、模块和公式解释。

Figure 1：论文整体框架图（Meta-Learning for Model Selection）

这张图想表达：

传统 AutoML 每遇到一个新任务都重新搜索，而本文通过历史任务学习一个预测器，让新任务快速找到合适模型。

1. 左边：传统方法（没有 Meta-Learning）

一般 AutoML 流程：

新的时间序列数据集 D ↓ 搜索空间 ↓ 尝试模型A 训练 ↓ 尝试模型B 训练 ↓ 尝试模型C 训练 ↓ 选择最好模型

比如：

一个新的交通预测数据：

你不知道：

• Transformer 好？
• CNN 好？
• RNN 好？

于是：

每个都训练。

问题：

计算成本巨大。

例如：

候选：

100个模型

每个训练：

2小时

需要：

[
100\times2=200小时
]

2. Figure 1 中间：历史搜索经验

论文的关键：

它认为：

过去很多数据集已经搜索过。

例如：

任务1：

ETTh1数据 Transformer + lr=0.001 ↓ MSE=0.15

任务2：

Traffic数据 CNN + kernel=5 ↓ MSE=0.12

任务3：

Weather数据 Informer ↓ MSE=0.18

这些历史结果组成：

Meta-training data。

数学表示：

[
(D,A,\lambda,y)
]

其中：

• D：数据集
• A：模型
• λ：参数
• y：性能

3. Figure 1 右边：Meta-Predictor

这里是论文核心。

它训练一个预测器：

输入：

新的数据集特征 + 候选模型 + 超参数

输出：

预测性能

例如：

新任务：

机场SAR检测数据。

候选：

不用全部训练。

直接选：

Transformer。

Figure 1 一句话理解

它就是：

以前：

每次考试都重新做题。

本文：

收集过去考试经验，训练一个“预测老师”，看到题型就告诉你哪种解法最好。

Figure 2：Meta-Predictor具体结构图

这张图更重要。

它解释：

预测器里面到底有什么变量。

整体：

Dataset | ↓ Dataset Encoder | ↓ m_D Architecture + Hyperparameter | ↓ Architecture Encoder | ↓ m_A (m_D,m_A) ↓ Meta-Predictor ↓ Predicted Performance

1. Dataset Encoder 部分

输入：

一个时间序列数据集。

比如：

股票：

[
X=
[x_1,x_2,…,x_T]
]

它不会直接输入整个序列。

而是提取 meta features。

例如：

时间长度

[
T
]

比如：

10000。

变量数量

[
d
]

比如：

20个传感器。

均值

[
\mu
]

方差

[
\sigma^2
]

自相关

例如：

[
corr(x_t,x_{t-1})
]

周期特征

来自 Fourier：

[
FFT(X)
]

最后：

形成：

[
m_D
]

例如：

m_D= [ 10000, 20, 0.8, 0.3, 24, ... ]

这是数据集的“身份证”。

2. Architecture Encoder部分

输入：

模型配置。

例如：

Transformer：

模型: Transformer 层数: 6 head: 8 hidden: 512 learning rate: 0.001

转换：

[
m_A
]

例如：

[ 0,0,1, 6, 8, 512, 0.001 ]

这里：

0,0,1表示：

这是Transformer。

3. Concatenation（拼接）

两个向量：

数据：

[
m_D
]

模型：

[
m_A
]

拼接：

[
z=[m_D,m_A]
]

例如：

[ 数据特征100维, 模型特征20维 ] = 120维向量

4. Meta-Predictor（MLP）

这里就是一个普通神经网络。

例如：

输入：

120维。

第一层：

[
h_1=
ReLU(W_1z+b_1)
]

第二层：

[
h_2=
ReLU(W_2h_1+b_2)
]

输出：

[
\hat y=W_3h_2+b_3
]

得到：

预测性能。

例如：

[
\hat y=0.15
]

表示：

预测MSE。

5. 为什么它能预测不同模型？

关键就在：

输入里面包含：

数据是什么

[
m_D
]

和：

模型是什么

[
m_A
]

所以网络学习的是：

[
\boxed{
数据特征 + 模型特征
\rightarrow
性能
}
]

例如：

训练过程中它发现：

很多类似数据：

长序列 + 强周期

通常：

Transformer表现好。

于是：

遇到类似数据：

它会给Transformer更高预测值。

Figure 2 最核心的一句话

它不是学习：

[
模型 \rightarrow 性能
]

而是学习：

[
\boxed{
数据集 + 模型配置
\rightarrow
性能
}
]

这就是为什么它可以：

“不同数据集选择不同模型”。

结合你的 YOLO 多模态融合理解

你可以把 Figure 2 替换成你的任务：

现在：

输入：

Dataset: SAR+Visible特征 + Fusion Position: P2/P3/P4/P5

预测：

mAP

那么：

你的预测器就是：

[
f(D,F)=mAP
]

其中：

D：

遥感数据特征。

F：

融合位置。

这和这篇论文的结构几乎是一模一样的。

如果你把论文 Figure 1、Figure 2 截图发上来，我可以继续按图中的每一个方框、箭头、符号（比如 (m_D,m_A,z,\hat y)）逐个解释，这样会更接近论文原文。