Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Enhancing Time Series Contrastive Learning: A Dynamic Bad Pair Mining Approach

論文の概要: Towards Enhancing Time Series Contrastive Learning: A Dynamic Bad Pair Mining Approach

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03357v2
Date: Fri, 8 Mar 2024 12:38:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-11 23:45:15.976048
Title: Towards Enhancing Time Series Contrastive Learning: A Dynamic Bad Pair Mining Approach
Title（参考訳）: 時系列コントラスト学習の促進に向けて:動的に悪いペアマイニングアプローチ
Authors: Xiang Lan, Hanshu Yan, Shenda Hong, Mengling Feng
Abstract要約: 悪い正のペアは、対照的な学習を通して学んだ時系列表現の質を損なう可能性がある。本稿では,悪い正のペアを確実に識別し,抑制する動的バッドペアマイニング(DBPM)アルゴリズムを提案する。 DBPMは、学習可能なパラメータなしで軽量なプラグインとして設計された単純なアルゴリズムである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.550418907653434
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Not all positive pairs are beneficial to time series contrastive learning. In this paper, we study two types of bad positive pairs that can impair the quality of time series representation learned through contrastive learning: the noisy positive pair and the faulty positive pair. We observe that, with the presence of noisy positive pairs, the model tends to simply learn the pattern of noise (Noisy Alignment). Meanwhile, when faulty positive pairs arise, the model wastes considerable amount of effort aligning non-representative patterns (Faulty Alignment). To address this problem, we propose a Dynamic Bad Pair Mining (DBPM) algorithm, which reliably identifies and suppresses bad positive pairs in time series contrastive learning. Specifically, DBPM utilizes a memory module to dynamically track the training behavior of each positive pair along training process. This allows us to identify potential bad positive pairs at each epoch based on their historical training behaviors. The identified bad pairs are subsequently down-weighted through a transformation module, thereby mitigating their negative impact on the representation learning process. DBPM is a simple algorithm designed as a lightweight plug-in without learnable parameters to enhance the performance of existing state-of-the-art methods. Through extensive experiments conducted on four large-scale, real-world time series datasets, we demonstrate DBPM's efficacy in mitigating the adverse effects of bad positive pairs.
Abstract（参考訳）: すべての正のペアが時系列の対比学習に有益ではない。本稿では,逆学習によって学習される時系列表現の質を損なう2種類の悪い正の対,雑音の正の対と不良の正の対について検討する。ノイズの正のペアが存在すると、モデルが単にノイズのパターン(ノイズのアライメント)を学ぶ傾向があることを観察する。一方、欠陥のある正のペアが発生すると、モデルは非表現的パターン(フォーティアライメント)の整合性にかなりの労力を浪費する。この問題に対処するために,時系列コントラスト学習における悪い正のペアを確実に識別し,抑制する動的バッドペアマイニング(DBPM)アルゴリズムを提案する。具体的には、メモリモジュールを使用して、トレーニングプロセスに沿って各正のペアのトレーニング動作を動的に追跡する。これにより,過去のトレーニング行動に基づいて,各時代における潜在的な悪質なペアを識別することが可能になります。識別された悪いペアはその後、変換モジュールを通して減重され、表現学習プロセスに負の影響を軽減します。 DBPMは、既存の最先端手法の性能を高めるために、学習可能なパラメータなしで軽量なプラグインとして設計された単純なアルゴリズムである。 4つの大規模な実世界の時系列データセットで実施された広範な実験を通して、悪い正のペアの悪影響を緩和するDBPMの有効性を実証する。

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