論文の概要: POLA: Online Time Series Prediction by Adaptive Learning Rates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08907v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 17:56:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 17:32:54.317783
• Title: POLA: Online Time Series Prediction by Adaptive Learning Rates
• Title（参考訳）: POLA: 適応学習率によるオンライン時系列予測
• Authors: Wenyu Zhang
• Abstract要約: 繰り返しニューラルネットワークモデルの学習速度を自動的に調整し、時系列パターンの変化に適応するPOLAを提案する。 POLAは、他のオンライン予測方法よりも総合的に、あるいは優れた予測性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.105553918089042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online prediction for streaming time series data has practical use for many real-world applications where downstream decisions depend on accurate forecasts for the future. Deployment in dynamic environments requires models to adapt quickly to changing data distributions without overfitting. We propose POLA (Predicting Online by Learning rate Adaptation) to automatically regulate the learning rate of recurrent neural network models to adapt to changing time series patterns across time. POLA meta-learns the learning rate of the stochastic gradient descent (SGD) algorithm by assimilating the prequential or interleaved-test-then-train evaluation scheme for online prediction. We evaluate POLA on two real-world datasets across three commonly-used recurrent neural network models. POLA demonstrates overall comparable or better predictive performance over other online prediction methods.
• Abstract（参考訳）: ストリーミング時系列データのオンライン予測は、下流の決定が将来の正確な予測に依存する多くの現実世界のアプリケーションに実用的です。 動的環境でのデプロイでは、モデルがオーバーフィットすることなく、データ分布の変化に迅速に適応する必要があります。 繰り返しニューラルネットワークモデルの学習速度を自動的に調整し、時系列パターンの変化に適応するPOLA(Predicting Online by Learning Rate Adaptation)を提案する。 pola meta-learns the learning rate of the stochastic gradient descent (sgd) algorithm by assimilating the prequential or interleaved-test-then-train evaluation scheme for online prediction (英語) よく使われる3つのニューラルネットワークモデルにまたがる2つの実世界のデータセット上でPOLAを評価する。 POLAは、他のオンライン予測方法よりも総合的に、あるいは優れた予測性能を示す。

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