論文の概要: Source-Free Domain Adaptation with Temporal Imputation for Time Series
Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07542v1
- Date: Fri, 14 Jul 2023 14:22:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 19:17:27.899851
- Title: Source-Free Domain Adaptation with Temporal Imputation for Time Series
Data
- Title（参考訳）: 時系列データに対する時間インプットを用いたソースフリー領域適応
- Authors: Mohamed Ragab, Emadeldeen Eldele, Min Wu, Chuan-Sheng Foo, Xiaoli Li,
and Zhenghua Chen
- Abstract要約: ソースフリードメイン適応(SFDA)は、ラベル付きソースドメインからラベルなしターゲットドメインへの事前訓練されたモデルを、ソースドメインデータにアクセスすることなく適応することを目的としている。
視覚的応用が盛んであるにもかかわらず、SFDAは時系列アプリケーションではほとんど探索されていない。
本稿では,時系列データ,すなわちMAskとimPUteに対して,ソースフリーなドメイン適応をシンプルかつ効果的に行う手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.616201184995532
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Source-free domain adaptation (SFDA) aims to adapt a pretrained model from a
labeled source domain to an unlabeled target domain without access to the
source domain data, preserving source domain privacy. Despite its prevalence in
visual applications, SFDA is largely unexplored in time series applications.
The existing SFDA methods that are mainly designed for visual applications may
fail to handle the temporal dynamics in time series, leading to impaired
adaptation performance. To address this challenge, this paper presents a simple
yet effective approach for source-free domain adaptation on time series data,
namely MAsk and imPUte (MAPU). First, to capture temporal information of the
source domain, our method performs random masking on the time series signals
while leveraging a novel temporal imputer to recover the original signal from a
masked version in the embedding space. Second, in the adaptation step, the
imputer network is leveraged to guide the target model to produce target
features that are temporally consistent with the source features. To this end,
our MAPU can explicitly account for temporal dependency during the adaptation
while avoiding the imputation in the noisy input space. Our method is the first
to handle temporal consistency in SFDA for time series data and can be
seamlessly equipped with other existing SFDA methods. Extensive experiments
conducted on three real-world time series datasets demonstrate that our MAPU
achieves significant performance gain over existing methods. Our code is
available at \url{https://github.com/mohamedr002/MAPU_SFDA_TS}.
- Abstract（参考訳）: source-free domain adaptation (sfda) は、ラベル付きソースドメインからラベル付きターゲットドメインへ、ソースドメインデータにアクセスせずに事前訓練されたモデルを適用することを目的としている。
視覚的応用が盛んであるにもかかわらず、SFDAは時系列アプリケーションではほとんど探索されていない。
視覚アプリケーションのために主に設計された既存のsfdaメソッドは、時系列の時間的ダイナミクスを処理できず、適応性能を損なう可能性がある。
この課題に対処するため,本稿では,時系列データ,すなわち MAsk と imPUte (MAPU) のソースフリードメイン適応に対して,シンプルかつ効果的なアプローチを提案する。
まず、ソース領域の時間的情報をキャプチャするために、新しい時間的インプタを利用して埋め込み空間内のマスキングバージョンから元の信号を復元しながら、時系列信号のランダムマスキングを行う。
第2に、適応段階において、インプタネットワークを利用してターゲットモデルを誘導し、ソース特徴と時間的に整合したターゲット特徴を生成する。
この目的のために、MAPUはノイズ入力空間の計算を回避しつつ、適応中の時間依存性を明示的に説明することができる。
本手法は,時系列データに対するsfdaの時間的一貫性を初めて処理し,既存のsfda手法をシームレスに組み込むことができる。
3つの実世界の時系列データセットで行った大規模な実験により、MAPUは既存の手法よりも大きな性能向上を達成できた。
私たちのコードは \url{https://github.com/mohamedr002/MAPU_SFDA_TS} で利用可能です。
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