論文の概要: Label-efficient Time Series Representation Learning: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06433v4
• Date: Wed, 24 Jul 2024 03:43:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 20:09:44.788092
• Title: Label-efficient Time Series Representation Learning: A Review
• Title（参考訳）: ラベル効率のよい時系列表現学習
• Authors: Emadeldeen Eldele, Mohamed Ragab, Zhenghua Chen, Min Wu, Chee-Keong Kwoh, Xiaoli Li,
• Abstract要約: ラベル効率のよい時系列表現学習は、現実世界のアプリケーションにディープラーニングモデルをデプロイするのに不可欠である。 ラベル付き時系列データの不足に対処するため、転送学習、自己教師付き学習、半教師付き学習など様々な戦略が開発されている。 既存のアプローチを,外部データソースへの依存に基づいて,ドメイン内あるいはクロスドメインとして分類する,新たな分類法を初めて導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.218833228063392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Label-efficient time series representation learning, which aims to learn effective representations with limited labeled data, is crucial for deploying deep learning models in real-world applications. To address the scarcity of labeled time series data, various strategies, e.g., transfer learning, self-supervised learning, and semi-supervised learning, have been developed. In this survey, we introduce a novel taxonomy for the first time, categorizing existing approaches as in-domain or cross-domain, based on their reliance on external data sources or not. Furthermore, we present a review of the recent advances in each strategy, conclude the limitations of current methodologies, and suggest future research directions that promise further improvements in the field.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータで効率的な表現を学習することを目的としたラベル効率のよい時系列表現学習は、現実世界のアプリケーションにディープラーニングモデルをデプロイするために不可欠である。 ラベル付き時系列データの不足に対処するため,移動学習,自己教師型学習,半教師型学習などの様々な戦略が開発されている。 本調査では,外部データソースに依存しているか否かに基づいて,既存のアプローチをドメイン内あるいはクロスドメインとして分類する,新しい分類法を初めて導入する。 さらに,各戦略の最近の進歩を概観し,現在の方法論の限界を結論づけ,今後の研究方向性を提案する。

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