論文の概要: Domain Adaptation for Time Series Under Feature and Label Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03133v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 21:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 18:02:30.568710
• Title: Domain Adaptation for Time Series Under Feature and Label Shifts
• Title（参考訳）: 特徴とラベルシフトを考慮した時系列の領域適応
• Authors: Huan He, Owen Queen, Teddy Koker, Consuelo Cuevas, Theodoros Tsiligkaridis, Marinka Zitnik
• Abstract要約: 本稿では,複素時系列上での閉集合と普遍DAの両方に対する最初のモデルであるRAINCOATを提案する。 RAINCOATは、時間的特徴と周波数的特徴の両方を考慮し、それらをドメイン間で整列させ、プライベートラベルの検出を容易にするために修正する、という特徴とラベルのシフトに対処する。 5つのデータセットと13の最先端UDA手法による実験により、RAINCOATは最大16.33%の性能向上を実現でき、クローズドセットとユニバーサルアダプティブの両方を効果的に処理できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.485806414214547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The transfer of models trained on labeled datasets in a source domain to unlabeled target domains is made possible by unsupervised domain adaptation (UDA). However, when dealing with complex time series models, the transferability becomes challenging due to the dynamic temporal structure that varies between domains, resulting in feature shifts and gaps in the time and frequency representations. Furthermore, tasks in the source and target domains can have vastly different label distributions, making it difficult for UDA to mitigate label shifts and recognize labels that only exist in the target domain. We present RAINCOAT, the first model for both closed-set and universal DA on complex time series. RAINCOAT addresses feature and label shifts by considering both temporal and frequency features, aligning them across domains, and correcting for misalignments to facilitate the detection of private labels. Additionally,RAINCOAT improves transferability by identifying label shifts in target domains. Our experiments with 5 datasets and 13 state-of-the-art UDA methods demonstrate that RAINCOAT can achieve an improvement in performance of up to 16.33%, and can effectively handle both closed-set and universal adaptation.
• Abstract（参考訳）: ソースドメイン内のラベル付きデータセットに基づいてトレーニングされたモデルのラベルなしターゲットドメインへの転送は、教師なしドメイン適応(UDA)によって可能となる。 しかし、複雑な時系列モデルを扱う場合、ドメインごとに変化する動的時間構造のために転送性が難しくなり、時間と周波数の表現における特徴シフトとギャップが生じる。 さらに、ソースドメインとターゲットドメインのタスクは、大きく異なるラベル分布を持つため、udaがラベルシフトを緩和し、ターゲットドメインにのみ存在するラベルを認識することが困難になる。 本稿では,複素時系列上での閉集合と普遍DAの両方に対する最初のモデルであるRAINCOATを提案する。 RAINCOATは、時間的特徴と周波数的特徴の両方を考慮し、それらをドメイン間で整列させ、プライベートラベルの検出を容易にするために修正する、特徴とラベルのシフトに対処する。 ターゲットドメインのラベルシフトを識別することで転送性も向上する。 5つのデータセットと13の最先端UDA手法による実験により、RAINCOATは最大16.33%の性能向上を実現でき、クローズドセットとユニバーサル適応の両方を効果的に処理できることを示した。

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