論文の概要: The Capacity and Robustness Trade-off: Revisiting the Channel
Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05206v1
- Date: Tue, 11 Apr 2023 13:15:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-12 14:54:51.187891
- Title: The Capacity and Robustness Trade-off: Revisiting the Channel
Independent Strategy for Multivariate Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: キャパシティとロバスト性トレードオフ:多変量時系列予測のためのチャネル独立戦略の再検討
- Authors: Lu Han, Han-Jia Ye, De-Chuan Zhan
- Abstract要約: 本稿では、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルが、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルよりも優れていることを示す。
以上の結果から,CD手法は高いキャパシティを持つが,分散ドリフト時系列を正確に予測する堅牢性に欠けることがわかった。
本稿では,CI戦略を超越した正規化(PRReg)による予測残差法(Predict Residuals with Regularization, PRReg)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.48888534815361
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multivariate time series data comprises various channels of variables. The
multivariate forecasting models need to capture the relationship between the
channels to accurately predict future values. However, recently, there has been
an emergence of methods that employ the Channel Independent (CI) strategy.
These methods view multivariate time series data as separate univariate time
series and disregard the correlation between channels. Surprisingly, our
empirical results have shown that models trained with the CI strategy
outperform those trained with the Channel Dependent (CD) strategy, usually by a
significant margin. Nevertheless, the reasons behind this phenomenon have not
yet been thoroughly explored in the literature. This paper provides
comprehensive empirical and theoretical analyses of the characteristics of
multivariate time series datasets and the CI/CD strategy. Our results conclude
that the CD approach has higher capacity but often lacks robustness to
accurately predict distributionally drifted time series. In contrast, the CI
approach trades capacity for robust prediction. Practical measures inspired by
these analyses are proposed to address the capacity and robustness dilemma,
including a modified CD method called Predict Residuals with Regularization
(PRReg) that can surpass the CI strategy. We hope our findings can raise
awareness among researchers about the characteristics of multivariate time
series and inspire the construction of better forecasting models.
- Abstract（参考訳）: 多変量時系列データは、変数の様々なチャネルから構成される。
多変量予測モデルはチャネル間の関係を捉えて将来の値を正確に予測する必要がある。
しかし,近年,チャネル独立 (ci) 戦略を用いた手法が出現している。
これらの手法は,多変量時系列データを別個の単変量時系列とみなし,チャネル間の相関を無視する。
意外なことに、私たちの経験的結果は、CI戦略でトレーニングされたモデルは、Channel Dependent(CD)戦略でトレーニングされたモデルよりも優れています。
しかし、この現象の背景にある理由は、まだ文献で詳しく調べられていない。
本稿では,多変量時系列データセットの特性とCI/CD戦略の包括的および理論的解析について述べる。
以上の結果から,CD手法は高いキャパシティを持つが,分散ドリフト時系列を正確に予測する堅牢性に欠けることがわかった。
対照的にCIアプローチは、堅牢な予測のためにキャパシティを交換する。
これらの分析にインスパイアされた実践的尺度は、CI戦略を超越できる予測残差(PRReg)と呼ばれる修正CD手法を含む、キャパシティとロバストネスジレンマに対処するために提案されている。
我々は,多変量時系列の特性に対する研究者の意識を高め,より良い予測モデルの構築を促すことを期待する。
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