Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Probabilistic Time Series Forecasting

論文の概要: Robust Probabilistic Time Series Forecasting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11910v1
Date: Thu, 24 Feb 2022 05:46:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-26 03:51:24.903215
Title: Robust Probabilistic Time Series Forecasting
Title（参考訳）: ロバスト確率的時系列予測
Authors: TaeHo Yoon, Youngsuk Park, Ernest K. Ryu, Yuyang Wang
Abstract要約: 本稿では,頑健な確率的時系列予測のためのフレームワークを提案する。逆入力摂動の概念を一般化し、境界ワッサーシュタイン偏差の項でロバストネスの概念を定式化する。本手法は,加法的対向攻撃による予測品質の向上と雑音観測の補足による予測整合性向上に実証的に有効である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.235389891676512
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Probabilistic time series forecasting has played critical role in decision-making processes due to its capability to quantify uncertainties. Deep forecasting models, however, could be prone to input perturbations, and the notion of such perturbations, together with that of robustness, has not even been completely established in the regime of probabilistic forecasting. In this work, we propose a framework for robust probabilistic time series forecasting. First, we generalize the concept of adversarial input perturbations, based on which we formulate the concept of robustness in terms of bounded Wasserstein deviation. Then we extend the randomized smoothing technique to attain robust probabilistic forecasters with theoretical robustness certificates against certain classes of adversarial perturbations. Lastly, extensive experiments demonstrate that our methods are empirically effective in enhancing the forecast quality under additive adversarial attacks and forecast consistency under supplement of noisy observations.
Abstract（参考訳）: 確率的時系列予測は不確実性を定量化する能力のために意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たす。しかし、深い予測モデルは入力摂動を起こしやすい可能性があり、そのような摂動の概念と堅牢性の概念は、確率的予測の方法では、完全に確立されていない。本研究では,ロバスト確率時系列予測のためのフレームワークを提案する。まず, 逆入力摂動の概念を一般化し, 境界ワッサースタイン偏差の観点からロバスト性の概念を定式化する。次に, 確率論的確率予測器を, 対向摂動のクラスに対して理論的頑健性証明で拡張する。最後に,本手法は,加法的対向攻撃による予測品質の向上と雑音観測の補足による予測整合性向上に実証的に有効であることを示す。

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