التنبؤ بالسلسلة الزمنية ضروري لعدد كبير من التطبيقات الحقيقية، بما في ذلك توقع الطقس ونمذجة الأسواق المالية. بينما تظل الطرق المستندة إلى المجال الزمني شائعة الاستخدام، يمكن للطرق المستندة إلى المجال الترددي أن تلتقط الأنماط الدورية متعددة المقياس بشكل فعال، وتقلل من اعتماد التسلسلات، وتنقي الإشارات بشكل طبيعي. ومع ذلك، فإن النهج الحالية عادة ما تقوم بتدريب مكونات النموذج لكل الترددات تحت هدف تدريبي موحد، مما يؤدي غالبًا إلى عدم توافق في سرعات التعلم: تتقارب المكونات ذات التردد العالي بسرعة أكبر وتواجه خطر الانطباق الزائد (overfitting)، بينما تعاني المكونات ذات التردد المنخفض من الانطباق الناقص (underfitting) بسبب نقص وقت التدريب. لمعالجة هذا التحدي، نقترح إطارًا جديدًا يُسمى BEAT (Balanced frEquency Adaptive Tuning)، وهو إطار يقوم بمراقبة حالة التدريب لكل تردد بطريقة ديناميكية ويعدل تحديثات الدرجات بشكل متكيف. من خلال تحديد التقارب والانطباق الزائد أو الناقص لكل تردد، يقوم BEAT بإعادة تخصيص الأولويات التعليمية ديناميكياً، حيث يخفف الدرجات للمتعلمين السريعين ويزيد منها للمتعلمين البطئين، مما يخفف من التوتر بين الأهداف المتضاربة عبر مختلف الترددات ويتماشى مع عملية التعلم الشاملة. أظهرت التجارب الواسعة على سبعة مجموعات بيانات حقيقية أن BEAT يتخطى باستمرار أفضل النهج الحالية.