論文の概要: Data Augmentation for Time-Series Classification: An Extensive Empirical Study and Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10060v4
- Date: Tue, 9 Apr 2024 08:54:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 20:16:36.483106
- Title: Data Augmentation for Time-Series Classification: An Extensive Empirical Study and Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: 時系列分類のためのデータ拡張:広範囲にわたる実証研究と包括的調査
- Authors: Zijun Gao, Lingbo Li,
- Abstract要約: データ拡張(DA)は時系列分類(TSC)において欠かせない戦略として登場した。
本研究は,TSC領域内におけるDA方法論の徹底的な解離について検討した。
我々の分類学は、学者にとって堅牢な航海支援として機能し、選択の明確さと方向性を提供すると約束している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.530339602471495
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data Augmentation (DA) has emerged as an indispensable strategy in Time Series Classification (TSC), primarily due to its capacity to amplify training samples, thereby bolstering model robustness, diversifying datasets, and curtailing overfitting. However, the current landscape of DA in TSC is plagued with fragmented literature reviews, nebulous methodological taxonomies, inadequate evaluative measures, and a dearth of accessible, user-oriented tools. In light of these challenges, this study embarks on an exhaustive dissection of DA methodologies within the TSC realm. Our initial approach involved an extensive literature review spanning a decade, revealing that contemporary surveys scarcely capture the breadth of advancements in DA for TSC, prompting us to meticulously analyze over 100 scholarly articles to distill more than 60 unique DA techniques. This rigorous analysis precipitated the formulation of a novel taxonomy, purpose-built for the intricacies of DA in TSC, categorizing techniques into five principal echelons: Transformation-Based, Pattern-Based, Generative, Decomposition-Based, and Automated Data Augmentation. Our taxonomy promises to serve as a robust navigational aid for scholars, offering clarity and direction in method selection. Addressing the conspicuous absence of holistic evaluations for prevalent DA techniques, we executed an all-encompassing empirical assessment, wherein upwards of 15 DA strategies were subjected to scrutiny across 8 UCR time-series datasets, employing ResNet and a multi-faceted evaluation paradigm encompassing Accuracy, Method Ranking, and Residual Analysis, yielding a benchmark accuracy of 88.94 +- 11.83%. Our investigation underscored the inconsistent efficacies of DA techniques, with....
- Abstract（参考訳）: データ拡張(DA)は、主にトレーニングサンプルを増幅し、モデルロバスト性を強化し、データセットを多様化し、過剰適合を緩和する能力のために、時系列分類(TSC)において必須の戦略として現れてきた。
しかし、TSCにおけるDAの現在の状況は、断片化された文献レビュー、曖昧な方法論の分類、不適切な評価基準、アクセス可能なユーザ指向ツールの不足に悩まされている。
これらの課題を踏まえて,本研究では,TSC領域内におけるDA方法論の徹底的な解離について検討する。
最初のアプローチでは10年間にわたる広範な文献レビューを行い、現代の調査では、TSCのDAの進歩の幅がほとんどなく、100以上の学術論文を慎重に分析し、60以上のDAテクニックを蒸留することに成功した。
この厳密な分析は、TSCにおけるDAの複雑化のために構築された新しい分類学の定式化を先導し、テクニックを変換ベース、パターンベース、生成ベース、分解ベース、自動データ拡張の5つの主要なエキロンに分類した。
我々の分類学は、学者にとって堅牢なナビゲーション支援として機能し、方法選択の明確さと方向性を提供すると約束している。
その結果,8つのUCR時系列データセットに対して15以上のDA戦略が精査され,ResNetと,精度,手法ランク付け,残留分析を含む多面評価パラダイムが採用され,88.94 +-11.83%のベンチマーク精度が得られた。
本研究は, DA手法の不整合性, 有効性, 有効性について考察した。
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