論文の概要: Taming the Long Tail of Deep Probabilistic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13418v1
• Date: Sun, 27 Feb 2022 18:23:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-02 10:06:57.858194
• Title: Taming the Long Tail of Deep Probabilistic Forecasting
• Title（参考訳）: 深部確率予測のロングテールの改ざん
• Authors: Jedrzej Kozerawski, Mayank Sharan, Rose Yu
• Abstract要約: 確率予測における最先端の深層学習手法の性能の長い尾の挙動を同定する。 本稿では,2つのモーメント・ベース・テールネス測定概念について述べる。 時系列や時間軌道を含む実世界の複数のデータセットに対して,本手法の有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.136753801449263
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep probabilistic forecasting is gaining attention in numerous applications ranging from weather prognosis, through electricity consumption estimation, to autonomous vehicle trajectory prediction. However, existing approaches focus on improvements on the most common scenarios without addressing the performance on rare and difficult cases. In this work, we identify a long tail behavior in the performance of state-of-the-art deep learning methods on probabilistic forecasting. We present two moment-based tailedness measurement concepts to improve performance on the difficult tail examples: Pareto Loss and Kurtosis Loss. Kurtosis loss is a symmetric measurement as the fourth moment about the mean of the loss distribution. Pareto loss is asymmetric measuring right tailedness, modeling the loss using a generalized Pareto distribution (GPD). We demonstrate the performance of our approach on several real-world datasets including time series and spatiotemporal trajectories, achieving significant improvements on the tail examples.
• Abstract（参考訳）: 電力消費量の推定から自動運転車の軌道予測まで、多くの応用において、深い確率的予測が注目されている。 しかし、既存のアプローチは、稀で難しいケースのパフォーマンスに対処することなく、最も一般的なシナリオの改善に焦点を当てている。 本研究では,確率予測における最先端の深層学習手法の性能の長い尾の挙動を同定する。 そこで本研究では,pareto loss と kurtosis loss の2つのモーメントに基づくtailedness measurement 概念を提案する。 クルトーシス損失は、損失分布の平均に関する4番目のモーメントとして対称な測定である。 パレートロス(pareto loss)は、一般化パレート分布(gpd)を用いた損失のモデル化である。 時系列や時空間的軌跡を含む実世界のデータセットにおける我々のアプローチの性能を実証し、テールの例で大幅に改善した。

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