論文の概要: Series Saliency: Temporal Interpretation for Multivariate Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09324v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 23:48:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 03:09:52.550927
• Title: Series Saliency: Temporal Interpretation for Multivariate Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: series saliency:temporal interpretation for multivariate time series forecasting (特集 時系列予測)
• Authors: Qingyi Pan, Wenbo Hu, Jun Zhu
• Abstract要約: 時系列予測のための時系列解釈のためのシリーズサリエンシーフレームワークを提示する。 時系列のスライディングウィンドウから「時系列画像」を抽出することにより、サリエンシーマップのセグメンテーションを適用する。 本フレームワークは,時系列予測タスクの時間的解釈を生成し,正確な時系列予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.054015098590874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time series forecasting is an important yet challenging task. Though deep learning methods have recently been developed to give superior forecasting results, it is crucial to improve the interpretability of time series models. Previous interpretation methods, including the methods for general neural networks and attention-based methods, mainly consider the interpretation in the feature dimension while ignoring the crucial temporal dimension. In this paper, we present the series saliency framework for temporal interpretation for multivariate time series forecasting, which considers the forecasting interpretation in both feature and temporal dimensions. By extracting the "series images" from the sliding windows of the time series, we apply the saliency map segmentation following the smallest destroying region principle. The series saliency framework can be employed to any well-defined deep learning models and works as a data augmentation to get more accurate forecasts. Experimental results on several real datasets demonstrate that our framework generates temporal interpretations for the time series forecasting task while produces accurate time series forecast.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は重要だが、難しい課題である。 近年,予測結果に優れた深層学習手法が開発されているが,時系列モデルの解釈性の向上が不可欠である。 一般的なニューラルネットワークや注意に基づく手法を含む以前の解釈法は、重要な時間次元を無視しながら特徴次元の解釈を主に考慮している。 本稿では,多変量時系列予測における時間的解釈のための時系列サリエンシ・フレームワークについて述べる。 時系列のスライディングウィンドウから「時系列画像」を抽出することにより、最小の破壊領域原理に従って、サリエンシーマップのセグメンテーションを適用する。 series saliency frameworkは、明確に定義されたディープラーニングモデルに採用することができ、より正確な予測を得るためにデータ拡張として機能する。 いくつかの実データセットに対する実験結果から,本フレームワークは時系列予測タスクの時間的解釈を生成し,正確な時系列予測を生成する。

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