論文の概要: FrAug: Frequency Domain Augmentation for Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09292v1
- Date: Sat, 18 Feb 2023 11:25:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-21 19:21:38.535877
- Title: FrAug: Frequency Domain Augmentation for Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: FrAug: 時系列予測のための周波数領域拡張
- Authors: Muxi Chen, Zhijian Xu, Ailing Zeng, Qiang Xu
- Abstract要約: データ拡張(DA)は、ディープラーニングのためのトレーニングデータサイズを拡張するデファクトソリューションになっています。
本稿では、予測における拡張データ-ラベルペアのセマンティック一貫性を保証するための、単純で効果的な周波数領域拡張手法を提案する。
その結果,ほとんどの場合,FrAugはTSFモデルの予測精度を高めることができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.508992154478217
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Data augmentation (DA) has become a de facto solution to expand training data
size for deep learning. With the proliferation of deep models for time series
analysis, various time series DA techniques are proposed in the literature,
e.g., cropping-, warping-, flipping-, and mixup-based methods. However, these
augmentation methods mainly apply to time series classification and anomaly
detection tasks. In time series forecasting (TSF), we need to model the
fine-grained temporal relationship within time series segments to generate
accurate forecasting results given data in a look-back window. Existing DA
solutions in the time domain would break such a relationship, leading to poor
forecasting accuracy. To tackle this problem, this paper proposes simple yet
effective frequency domain augmentation techniques that ensure the semantic
consistency of augmented data-label pairs in forecasting, named FrAug. We
conduct extensive experiments on eight widely-used benchmarks with several
state-of-the-art TSF deep models. Our results show that FrAug can boost the
forecasting accuracy of TSF models in most cases. Moreover, we show that FrAug
enables models trained with 1\% of the original training data to achieve
similar performance to the ones trained on full training data, which is
particularly attractive for cold-start forecasting. Finally, we show that
applying test-time training with FrAug greatly improves forecasting accuracy
for time series with significant distribution shifts, which often occurs in
real-life TSF applications. Our code is available at
https://anonymous.4open.science/r/Fraug-more-results-1785.
- Abstract（参考訳）: データ拡張(DA)は、ディープラーニングのためのトレーニングデータサイズを拡張するデファクトソリューションになっています。
時系列解析のための深層モデルの普及に伴い, クロッピング法, ワーピング法, フリップ法, ミックスアップ法など, 様々な時系列da手法が文献に提案されている。
しかし,これらの拡張法は主に時系列分類や異常検出タスクに適用される。
時系列予測(TSF)では、時系列セグメント内の微粒な時間関係をモデル化し、ルックバックウィンドウで与えられたデータの正確な予測結果を生成する必要がある。
時間領域における既存のDAソリューションはそのような関係を破り、予測精度が低下する。
本稿では,予測における拡張データラベルペアの意味的一貫性を保証するため,簡易かつ効果的な周波数領域拡張手法であるfraugを提案する。
我々は、最先端のTSFディープモデルを用いて、広く使われている8つのベンチマークで広範な実験を行う。
その結果,ほとんどの場合,FrAugはTSFモデルの予測精度を高めることができることがわかった。
さらに,フルトレーニングデータでトレーニングされたモデルと同等の性能を達成するために,元のトレーニングデータの1\%でトレーニングされたモデルが利用可能であることを示し,コールドスタート予測に特に魅力的である。
最後に,fraugを用いたテストタイムトレーニングにより,実時間tsfアプリケーションで発生する分布変化が大きい時系列の予測精度が大幅に向上することを示す。
私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/fraug-more-results-1785で利用可能です。
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