論文の概要: A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02989v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 23:06:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:52:59.264667
• Title: A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のための回帰型損失関数の包括的調査
• Authors: Aryan Jadon, Avinash Patil, Shruti Jadon
• Abstract要約: 時系列予測によく用いられる14のよく知られた回帰損失関数を要約した。 私たちのコードはGitHubで入手できる。 https://github.com/aryan-jadon/Regression-Loss-Functions-in-Time-Series-Forecasting-Tensorflow。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time Series Forecasting has been an active area of research due to its many applications ranging from network usage prediction, resource allocation, anomaly detection, and predictive maintenance. Numerous publications published in the last five years have proposed diverse sets of objective loss functions to address cases such as biased data, long-term forecasting, multicollinear features, etc. In this paper, we have summarized 14 well-known regression loss functions commonly used for time series forecasting and listed out the circumstances where their application can aid in faster and better model convergence. We have also demonstrated how certain categories of loss functions perform well across all data sets and can be considered as a baseline objective function in circumstances where the distribution of the data is unknown. Our code is available at GitHub: https://github.com/aryan-jadon/Regression-Loss-Functions-in-Time-Series-Forecasting-Tensorflow.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、ネットワーク利用予測、リソース割り当て、異常検出、予測保守など、多くの応用により、活発な研究分野となっている。 過去5年間に発行された多くの出版物は、バイアスデータ、長期予測、複数行特徴などのケースに対処するための多種多様な目標損失関数を提案してきた。 本稿では、時系列予測によく用いられる14のよく知られた回帰損失関数を要約し、それらの応用がより高速でより優れたモデル収束に役立つ状況を示した。 また,データ分布が不明な状況において,損失関数の特定のカテゴリが全データセットでよく機能し,基本目的関数とみなすことができることを示した。 私たちのコードはGitHubで入手できる。 https://github.com/aryan-jadon/Regression-Loss-Functions-in-Time-Series-Forecasting-Tensorflow。

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