論文の概要: Dish-TS: A General Paradigm for Alleviating Distribution Shift in Time
Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14829v1
- Date: Wed, 22 Feb 2023 07:56:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-05 05:33:45.036535
- Title: Dish-TS: A General Paradigm for Alleviating Distribution Shift in Time
Series Forecasting
- Title（参考訳）: Dish-TS: 時系列予測における分散シフト緩和のための汎用パラダイム
- Authors: Wei Fan, Pengyang Wang, Dongkun Wang, Dongjie Wang, Yuanchun Zhou,
Yanjie Fu
- Abstract要約: 本稿では,時系列予測における分布シフトを緩和する汎用的ニューラルネットワークパラダイムであるDish-TSを紹介する。
Dish-TSはDual-CONETフレームワークとして構成され、入力空間と出力空間の分布を個別に学習する。
実験の結果、Dish-TSは平均20%以上の改善で予測モデルを継続的に強化している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.50123780737505
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The distribution shift in Time Series Forecasting (TSF), indicating series
distribution changes over time, largely hinders the performance of TSF models.
Existing works towards distribution shift in time series are mostly limited in
the quantification of distribution and, more importantly, overlook the
potential shift between lookback and horizon windows. To address above
challenges, we systematically summarize the distribution shift in TSF into two
categories. Regarding lookback windows as input-space and horizon windows as
output-space, there exist (i) intra-space shift, that the distribution within
the input-space keeps shifted over time, and (ii) inter-space shift, that the
distribution is shifted between input-space and output-space. Then we
introduce, Dish-TS, a general neural paradigm for alleviating distribution
shift in TSF. Specifically, for better distribution estimation, we propose the
coefficient net (CONET), which can be any neural architectures, to map input
sequences into learnable distribution coefficients. To relieve intra-space and
inter-space shift, we organize Dish-TS as a Dual-CONET framework to separately
learn the distribution of input- and output-space, which naturally captures the
distribution difference of two spaces. In addition, we introduce a more
effective training strategy for intractable CONET learning. Finally, we conduct
extensive experiments on several datasets coupled with different
state-of-the-art forecasting models. Experimental results show Dish-TS
consistently boosts them with a more than 20% average improvement. Code is
available.
- Abstract（参考訳）: 時系列予測(TSF)における分布シフトは、時系列分布の変化を示すものであり、主にTSFモデルの性能を妨げる。
時系列の分布シフトに向けた既存の研究は、分布の定量化や、さらに重要なことに、ルックバックウィンドウと水平窓の間の潜在的なシフトを見落としている。
上記の課題に対処するため、TSFにおける分布シフトを系統的に2つのカテゴリにまとめる。
入力空間としての見返りウィンドウと出力空間としての地平線ウィンドウについて
(i)空間内シフト、入力空間内の分布が時間とともに変化し続けること、及び
(ii)空間間シフト、つまり、分布が入力空間と出力空間の間でシフトされる。
次に,tsfにおける分布シフトを緩和するための汎用ニューラルパラダイムであるdish-tsを紹介する。
具体的には、より優れた分布推定のために、入力シーケンスを学習可能な分布係数にマッピングするニューラルネットワークである係数ネット(CONET)を提案する。
空間内および空間間シフトを緩和するため、Dish-TSをDual-CONETフレームワークとして編成し、入力空間と出力空間の分布を個別に学習する。
さらに、難解なCONET学習のためのより効果的なトレーニング戦略を導入する。
最後に、様々な最先端予測モデルと組み合わせた複数のデータセットに関する広範な実験を行う。
実験の結果、Dish-TSは平均20%以上の改善で継続的に改善している。
コードは利用可能。
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