論文の概要: WOODS: Benchmarks for Out-of-Distribution Generalization in Time Series Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09978v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 14:12:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 17:47:06.293310
• Title: WOODS: Benchmarks for Out-of-Distribution Generalization in Time Series Tasks
• Title（参考訳）: WOODS: 時系列タスクにおける配布外一般化のベンチマーク
• Authors: Jean-Christophe Gagnon-Audet, Kartik Ahuja, Mohammad-Javad Darvishi-Bayazi, Guillaume Dumas, Irina Rish
• Abstract要約: WOODS: さまざまなデータモダリティをカバーする8つのオープンソースの時系列ベンチマークについて紹介する。 我々は、時系列タスクのための既存のOOD一般化アルゴリズムを改訂し、体系的なフレームワークを用いて評価する。 実験の結果,データセット上での経験的リスク最小化とOOD一般化アルゴリズムの改善の余地が広いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.849836671665683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning models often fail to generalize well under distributional shifts. Understanding and overcoming these failures have led to a research field of Out-of-Distribution (OOD) generalization. Despite being extensively studied for static computer vision tasks, OOD generalization has been underexplored for time series tasks. To shine light on this gap, we present WOODS: eight challenging open-source time series benchmarks covering a diverse range of data modalities, such as videos, brain recordings, and sensor signals. We revise the existing OOD generalization algorithms for time series tasks and evaluate them using our systematic framework. Our experiments show a large room for improvement for empirical risk minimization and OOD generalization algorithms on our datasets, thus underscoring the new challenges posed by time series tasks. Code and documentation are available at https://woods-benchmarks.github.io .
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルは、分散シフトの下でよく一般化できないことが多い。 これらの失敗を理解し克服することは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)の一般化の研究分野に繋がった。 静的コンピュータビジョンタスクでは広く研究されているが、時系列タスクではOODの一般化が過小評価されている。 このギャップに光を当てるために、WOODS: ビデオ、脳記録、センサー信号など、さまざまなデータモダリティをカバーする8つの挑戦的なオープンソース時系列ベンチマークを紹介します。 時系列タスクのための既存のOOD一般化アルゴリズムを改訂し、体系的なフレームワークを用いて評価する。 実験の結果,我々のデータセットにおける経験的リスク最小化とOOD一般化アルゴリズムの改善の余地が大きく,時系列タスクによる新たな課題が強調された。 コードとドキュメントはhttps://woods-benchmarks.github.ioで入手できる。

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