論文の概要: What Constitutes Good Contrastive Learning in Time-Series Forecasting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12086v2
• Date: Sun, 13 Aug 2023 22:59:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 19:32:56.979794
• Title: What Constitutes Good Contrastive Learning in Time-Series Forecasting?
• Title（参考訳）: 時系列予測における良質なコントラスト学習とは何か
• Authors: Chiyu Zhang, Qi Yan, Lili Meng, Tristan Sylvain
• Abstract要約: 自己教師付きコントラスト学習(SSCL)は、様々な領域にわたる表現学習において顕著に改善されている。 本稿では,様々なSSCLアルゴリズムの有効性,学習戦略,モデルアーキテクチャ,それらの相互作用を包括的に分析することを目的とする。 平均二乗誤差(MSE)損失とSSCLを用いたトランスフォーマーモデルのエンドツーエンドトレーニングが時系列予測において最も効果的な手法として現れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.44543726728613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the introduction of self-supervised contrastive learning (SSCL) has demonstrated remarkable improvements in representation learning across various domains, including natural language processing and computer vision. By leveraging the inherent benefits of self-supervision, SSCL enables the pre-training of representation models using vast amounts of unlabeled data. Despite these advances, there remains a significant gap in understanding the impact of different SSCL strategies on time series forecasting performance, as well as the specific benefits that SSCL can bring. This paper aims to address these gaps by conducting a comprehensive analysis of the effectiveness of various training variables, including different SSCL algorithms, learning strategies, model architectures, and their interplay. Additionally, to gain deeper insights into the improvements brought about by SSCL in the context of time-series forecasting, a qualitative analysis of the empirical receptive field is performed. Through our experiments, we demonstrate that the end-to-end training of a Transformer model using the Mean Squared Error (MSE) loss and SSCL emerges as the most effective approach in time series forecasting. Notably, the incorporation of the contrastive objective enables the model to prioritize more pertinent information for forecasting, such as scale and periodic relationships. These findings contribute to a better understanding of the benefits of SSCL in time series forecasting and provide valuable insights for future research in this area. Our codes are available at https://github.com/chiyuzhang94/contrastive_learning_time-series_e2e.
• Abstract（参考訳）: 近年,自己教師付きコントラスト学習(SSCL)の導入により,自然言語処理やコンピュータビジョンなど,様々な領域での表現学習が著しく改善されている。 自己スーパービジョンの固有の利点を活用することで、ssclは膨大な量のラベルなしデータを使用して表現モデルの事前トレーニングを可能にする。 これらの進歩にもかかわらず、SSCLがもたらす具体的なメリットだけでなく、時系列予測のパフォーマンスに対する様々なSSCL戦略の影響を理解する上で、大きなギャップがある。 本稿では,SSCLアルゴリズム,学習戦略,モデルアーキテクチャ,それらの相互作用など,様々な学習変数の有効性を包括的に分析することにより,これらのギャップに対処することを目的とする。 さらに,SSCLによる時系列予測における改善についてより深い知見を得るため,経験的受容領域の質的分析を行った。 実験により,平均二乗誤差(MSE)損失とSSCLを用いたトランスフォーマーモデルのエンドツーエンドトレーニングが時系列予測において最も効果的なアプローチとして現れることを示した。 特に、対照的な目的を組み込むことで、モデルがスケールや周期的な関係のような予測のためのより適切な情報を優先順位付けすることができる。 これらの知見は,時系列予測におけるSSCLのメリットの理解に寄与し,今後の研究に有用な知見を提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/chiyuzhang94/contrastive_learning_time-series_e2eで利用可能です。

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