論文の概要: CLMFormer: Mitigating Data Redundancy to Revitalize Transformer-based Long-Term Time Series Forecasting System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07827v4
• Date: Mon, 4 Mar 2024 05:48:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-03-07 04:31:56.779375
• Title: CLMFormer: Mitigating Data Redundancy to Revitalize Transformer-based Long-Term Time Series Forecasting System
• Title（参考訳）: CLMFormer: トランスフォーマーに基づく長期時系列予測システムの再活性化のためのデータ冗長化
• Authors: Mingjie Li, Rui Liu, Guangsi Shi, Mingfei Han, Changling Li, Lina Yao, Xiaojun Chang, and Ling Chen
• Abstract要約: 時系列予測(LTSF)は,様々な応用において重要な役割を担っている。 既存のTransformerベースのモデルであるFedformerやInformerは、いくつかのエポックの後、検証セット上で最高のパフォーマンスを達成することが多い。 本稿では,カリキュラム学習とメモリ駆動デコーダの導入により,この問題に対処する新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.39662315849883
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Long-term time-series forecasting (LTSF) plays a crucial role in various practical applications. Transformer and its variants have become the de facto backbone for LTSF, offering exceptional capabilities in processing long sequence data. However, existing Transformer-based models, such as Fedformer and Informer, often achieve their best performances on validation sets after just a few epochs, indicating potential underutilization of the Transformer's capacity. One of the reasons that contribute to this overfitting is data redundancy arising from the rolling forecasting settings in the data augmentation process, particularly evident in longer sequences with highly similar adjacent data. In this paper, we propose a novel approach to address this issue by employing curriculum learning and introducing a memory-driven decoder. Specifically, we progressively introduce Bernoulli noise to the training samples, which effectively breaks the high similarity between adjacent data points. To further enhance forecasting accuracy, we introduce a memory-driven decoder. This component enables the model to capture seasonal tendencies and dependencies in the time-series data and leverages temporal relationships to facilitate the forecasting process. The experimental results on six real-life LTSF benchmarks demonstrate that our approach can be seamlessly plugged into varying Transformer-based models, with our approach enhancing the LTSF performances of various Transformer-based models by maximally 30%.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測(LTSF)は様々な応用において重要な役割を果たす。 Transformerとその変種はLTSFの事実上のバックボーンとなり、長いシーケンスデータの処理に特有な機能を提供する。 しかし、Fedformer や Informer のような既存の Transformer ベースのモデルは、わずか数回で検証セット上で最高のパフォーマンスを達成し、Transformer のキャパシティを過小評価する可能性を示している。 この過剰適合に寄与する理由の1つは、データ拡張プロセスにおけるローリング予測設定から生じるデータ冗長性であり、特に非常に類似したデータを持つ長いシーケンスにおいて顕著である。 本稿では,カリキュラム学習とメモリ駆動型デコーダの導入により,この問題に対処する新しい手法を提案する。 具体的には,トレーニングサンプルにベルヌーイノイズを徐々に導入し,隣接するデータポイント間の類似度を効果的に破壊する。 予測精度をさらに高めるため,メモリ駆動デコーダを導入する。 このコンポーネントは、時系列データにおける季節傾向と依存関係をキャプチャし、時間的関係を利用して予測プロセスを促進する。 6つの実寿命ltsfベンチマークの実験結果から,本手法はトランスフォーマーモデルにシームレスに接続可能であり,本手法はトランスフォーマーモデルのltsf性能を最大30%向上させる。

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