論文の概要: Plotting time: On the usage of CNNs for time series classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04179v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 13:23:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 05:32:12.182238
• Title: Plotting time: On the usage of CNNs for time series classification
• Title（参考訳）: Plotting Time:時系列分類におけるCNNの利用について
• Authors: Nuno M. Rodrigues, Jo\~ao E. Batista, Leonardo Trujillo, Bernardo Duarte, Mario Giacobini, Leonardo Vanneschi, Sara Silva
• Abstract要約: 時系列データをプロット画像として表現し,それを単純なCNNに供給する,時系列分類のための新しい手法を提案する。 われわれのアプローチは非常に有望であり、6つのUCRデータセットにおいて、実世界のデータセットで最高の結果を得るとともに、最高の最先端のメソッドをマッチング/ビーティングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0390583509657398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a novel approach for time series classification where we represent time series data as plot images and feed them to a simple CNN, outperforming several state-of-the-art methods. We propose a simple and highly replicable way of plotting the time series, and feed these images as input to a non-optimized shallow CNN, without any normalization or residual connections. These representations are no more than default line plots using the time series data, where the only pre-processing applied is to reduce the number of white pixels in the image. We compare our method with different state-of-the-art methods specialized in time series classification on two real-world non public datasets, as well as 98 datasets of the UCR dataset collection. The results show that our approach is very promising, achieving the best results on both real-world datasets and matching / beating the best state-of-the-art methods in six UCR datasets. We argue that, if a simple naive design like ours can obtain such good results, it is worth further exploring the capabilities of using image representation of time series data, along with more powerful CNNs, for classification and other related tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、時系列データをプロット画像として表現し、それらを単純なCNNに供給する時系列分類の新たなアプローチを提案する。 時系列をプロットし,非最適化な浅層cnnへの入力として,正規化や残余接続を必要とせず,簡易かつ高い再現性を持つ手法を提案する。 これらの表現は、時系列データを用いたデフォルトのラインプロットに過ぎず、画像内の白ピクセル数を減らすためにのみ前処理が適用される。 本手法を実世界の2つの非パブリックデータセットとudrデータセットコレクションの98データセットの時系列分類に特化した異なる最先端手法と比較する。 その結果、我々のアプローチは非常に有望であることが示され、6つのUCRデータセットにおいて、実世界のデータセットとマッチング/ビーティングの両方で最高の結果を得ることができた。 我々のような単純なナイーブな設計でこのような良い結果が得られるならば、より強力なCNNとともに時系列データのイメージ表現を、分類やその他の関連するタスクに活用する能力をさらに探求する価値があると論じる。

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