論文の概要: Scalable Classifier-Agnostic Channel Selection for MTSC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09274v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 19:57:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-22 17:32:05.052222
• Title: Scalable Classifier-Agnostic Channel Selection for MTSC
• Title（参考訳）: MTSCのためのスケーラブルな分類器-非依存チャネル選択
• Authors: Bhaskar Dhariyal, Thach Le Nguyen, Georgiana Ifrim
• Abstract要約: 現在の時系列分類アルゴリズムは、訓練と予測を完了するのに数百時間の計算時間を必要とする。 チャネル選択のための2つの方法を提案し,評価する。 チャネル選択は、最先端のMTSCアルゴリズムをトレーニングする前に前処理ステップとして適用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.94957965474334
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accuracy is a key focus of current work in time series classification. However, speed and data reduction in many applications is equally important, especially when the data scale and storage requirements increase rapidly. Current MTSC algorithms need hundreds of compute hours to complete training and prediction. This is due to the nature of multivariate time series data, which grows with the number of time series, their length and the number of channels. In many applications, not all the channels are useful for the classification task; hence we require methods that can efficiently select useful channels and thus save computational resources. We propose and evaluate two methods for channel selection. Our techniques work by representing each class by a prototype time series and performing channel selection based on the prototype distance between classes. The main hypothesis is that useful channels enable better separation between classes; hence, channels with the higher distance between class prototypes are more useful. On the UEA Multivariate Time Series Classification (MTSC) benchmark, we show that these techniques achieve significant data reduction and classifier speedup for similar levels of classification accuracy. Channel selection is applied as a pre-processing step before training state-of-the-art MTSC algorithms and saves about 70\% of computation time and data storage, with preserved accuracy. Furthermore, our methods enable even efficient classifiers, such as ROCKET, to achieve better accuracy than using no channel selection or forward channel selection. To further study the impact of our techniques, we present experiments on classifying synthetic multivariate time series datasets with more than 100 channels, as well as a real-world case study on a dataset with 50 channels. Our channel selection methods lead to significant data reduction with preserved or improved accuracy.
• Abstract（参考訳）: 精度は、時系列分類における現在の作業の重要な焦点である。 しかし、特にデータスケールとストレージ要件が急速に増加すると、多くのアプリケーションで速度とデータ削減が重要である。 現在のMTSCアルゴリズムでは、トレーニングと予測の完了に数百時間を要する。 これは多変量時系列データの性質によるものであり、時系列の数、長さ、チャネルの数に応じて増大する。 多くのアプリケーションでは、すべてのチャネルが分類タスクに有用ではないため、有用なチャネルを効率的に選択し、計算資源を節約できる方法が必要となる。 チャネル選択のための2つの手法を提案し,評価する。 本手法は,各クラスをプロトタイプ時系列で表現し,クラス間のプロトタイプ距離に基づいてチャネル選択を行う。 主な仮説は、有用なチャネルはクラス間のより良い分離を可能にするため、クラスプロトタイプ間の高い距離を持つチャネルはより有用である。 UEA Multivariate Time Series Classification (MTSC) ベンチマークでは,これらの手法が類似の分類精度のレベルにおいて,データ削減と分類器の高速化を実現していることを示す。 チャネル選択は、最先端mtscアルゴリズムをトレーニングする前に前処理ステップとして適用され、計算時間とデータストレージの約70\%を保存精度で節約する。 さらに, ROCKETなどの効率の良い分類器も, チャネル選択や前方チャネル選択を使わずに, 精度が向上する。 そこで本研究では,100以上のチャンネルからなる合成多変量時系列データセットの分類実験と,50チャンネルからなるデータセットに関する実世界のケーススタディを提案する。 チャネル選択法は,保存あるいは精度の向上により,大幅なデータ削減につながる。

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