論文の概要: Data Augmentation techniques in time series domain: A survey and taxonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13508v2
• Date: Mon, 27 Mar 2023 08:07:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 03:13:19.003209
• Title: Data Augmentation techniques in time series domain: A survey and taxonomy
• Title（参考訳）: 時系列領域におけるデータ拡張技術:調査と分類
• Authors: Edgar Talavera, Guillermo Iglesias, \'Angel Gonz\'alez-Prieto, Alberto Mozo and Sandra G\'omez-Canaval
• Abstract要約: 時系列を扱うディープニューラルネットワークは、トレーニングで使用されるデータセットのサイズと一貫性に大きく依存する。 この研究は、この領域の現在の最先端を体系的にレビューし、利用可能な全てのアルゴリズムの概要を提供し、最も関連する研究の分類法を提案する。 本研究の究極的な目的は、この分野の将来の研究者を導くために、より良い結果をもたらす領域の進化と性能を概説することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7633618497843276
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the latest advances in Deep Learning-based} generative models, it has not taken long to take advantage of their remarkable performance in the area of time series. Deep neural networks used to work with time series heavily depend on the size and consistency of the datasets used in training. These features are not usually abundant in the real world, where they are usually limited and often have constraints that must be guaranteed. Therefore, an effective way to increase the amount of data is by using Data Augmentation techniques, either by adding noise or permutations and by generating new synthetic data. This work systematically reviews the current state-of-the-art in the area to provide an overview of all available algorithms and proposes a taxonomy of the most relevant research. The efficiency of the different variants will be evaluated as a central part of the process, as well as the different metrics to evaluate the performance and the main problems concerning each model will be analysed. The ultimate aim of this study is to provide a summary of the evolution and performance of areas that produce better results to guide future researchers in this field.
• Abstract（参考訳）: deep learning-based}生成モデルの最新進歩により、時系列の領域でその顕著なパフォーマンスを活用できるまでには、それほど時間がかからない。 時系列処理に使用されるディープニューラルネットワークは、トレーニングで使用されるデータセットのサイズと一貫性に大きく依存する。 これらの特徴は通常、現実世界では豊富ではなく、通常は制限され、保証されなければならない制約がある。 したがって、データ量を増やす効果的な方法は、ノイズや置換を加えたり、新しい合成データを生成することによって、データ拡張技術を使用することである。 この研究は、利用可能なすべてのアルゴリズムの概要を提供するため、この分野の現状を体系的にレビューし、最も関連する研究の分類法を提案する。 異なるバリエーションの効率性は、プロセスの中心的な部分として評価され、パフォーマンスを評価するためのさまざまな指標が評価され、各モデルに関する主要な問題が分析されます。 本研究の究極的な目的は、この分野の将来の研究者を導くために、より良い結果をもたらす領域の進化と性能を概説することである。

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