論文の概要: WEASEL 2.0 -- A Random Dilated Dictionary Transform for Fast, Accurate and Memory Constrained Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10194v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 18:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 12:50:49.828439
• Title: WEASEL 2.0 -- A Random Dilated Dictionary Transform for Fast, Accurate and Memory Constrained Time Series Classification
• Title（参考訳）: WEASEL 2.0 - 高速・高精度・メモリ制約時系列分類のためのランダム拡張辞書変換
• Authors: Patrick Sch\"afer and Ulf Leser
• Abstract要約: WEASEL 2.0 は,最近の TSC の2つの進歩に基づく WEASEL の完全オーバーホールである。 UCRベンチマークセットの他の15のSotAメソッドと比較して、WEASEL 2.0は他の辞書メソッドよりもはるかに正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.957232327345943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A time series is a sequence of sequentially ordered real values in time. Time series classification (TSC) is the task of assigning a time series to one of a set of predefined classes, usually based on a model learned from examples. Dictionary-based methods for TSC rely on counting the frequency of certain patterns in time series and are important components of the currently most accurate TSC ensembles. One of the early dictionary-based methods was WEASEL, which at its time achieved SotA results while also being very fast. However, it is outperformed both in terms of speed and accuracy by other methods. Furthermore, its design leads to an unpredictably large memory footprint, making it inapplicable for many applications. In this paper, we present WEASEL 2.0, a complete overhaul of WEASEL based on two recent advancements in TSC: Dilation and ensembling of randomized hyper-parameter settings. These two techniques allow WEASEL 2.0 to work with a fixed-size memory footprint while at the same time improving accuracy. Compared to 15 other SotA methods on the UCR benchmark set, WEASEL 2.0 is significantly more accurate than other dictionary methods and not significantly worse than the currently best methods. Actually, it achieves the highest median accuracy over all data sets, and it performs best in 5 out of 12 problem classes. We thus believe that WEASEL 2.0 is a viable alternative for current TSC and also a potentially interesting input for future ensembles.
• Abstract（参考訳）: 時系列 (time series) は、時系列的に順序付けられた実値の列である。 時系列分類 (time series classification, tsc) は、事前定義されたクラスの集合の1つに時系列を割り当てるタスクである。 TSCの辞書ベースの手法は、時系列中の特定のパターンの頻度を数えることに依存しており、現在最も正確なTSCアンサンブルの重要な構成要素である。 初期の辞書ベースの手法の1つがWEASELであり、これは当時非常に高速でSotAの結果を得た。 しかし、他の手法では速度と精度の両方で上回っている。 さらに、その設計は予測できないほど大きなメモリフットプリントをもたらし、多くのアプリケーションに適用できない。 本稿では, WEASEL 2.0について述べる。WEASEL 2.0は, TSCの2つの最近の進歩に基づくWEASELの完全オーバーホールである。 これら2つの技術により、WEASEL 2.0は固定サイズのメモリフットプリントで動作すると同時に、精度を向上させることができる。 UCRベンチマークセットの他の15のSotAメソッドと比較すると、WEASEL 2.0は他の辞書メソッドよりもかなり正確であり、現在の最良のメソッドよりもかなり悪いものではない。 実際、すべてのデータセットに対して最も高い中央値の精度を達成し、12の問題クラスのうち5つで最高のパフォーマンスを発揮する。 したがって、WEASEL 2.0 は現在の TSC の代替であり、将来のアンサンブルに対する潜在的に興味深いインプットであると信じている。

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