論文の概要: Addressing Distribution Shift in Time Series Forecasting with Instance Normalization Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16777v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 06:35:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:55:03.696098
• Title: Addressing Distribution Shift in Time Series Forecasting with Instance Normalization Flows
• Title（参考訳）: インスタンス正規化フローを用いた時系列予測における分布シフトの解消
• Authors: Wei Fan, Shun Zheng, Pengyang Wang, Rui Xie, Jiang Bian, Yanjie Fu
• Abstract要約: 時系列予測のための一般化された定式化を提案する。 このような定式化を二段階最適化問題に定式化する。 提案手法は, 合成データと実世界のデータの両方において, 最先端のベースラインを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.956983415564274
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to non-stationarity of time series, the distribution shift problem largely hinders the performance of time series forecasting. Existing solutions either fail for the shifts beyond simple statistics or the limited compatibility with forecasting models. In this paper, we propose a general decoupled formulation for time series forecasting, with no reliance on fixed statistics and no restriction on forecasting architectures. Then, we make such a formulation formalized into a bi-level optimization problem, to enable the joint learning of the transformation (outer loop) and forecasting (inner loop). Moreover, the special requirements of expressiveness and bi-direction for the transformation motivate us to propose instance normalization flows (IN-Flow), a novel invertible network for time series transformation. Extensive experiments demonstrate our method consistently outperforms state-of-the-art baselines on both synthetic and real-world data.
• Abstract（参考訳）: 時系列の非定常性のため、分布シフト問題は、主に時系列予測の性能を阻害する。 既存のソリューションは単純な統計以上のシフトに失敗するか、予測モデルとの互換性が限られている。 本稿では,時系列予測のための一般解法を提案し,一定の統計量に依存しず,予測アーキテクチャに制約をもたない。 次に,このような定式化を二段階最適化問題として定式化し,変換(外ループ)と予測(内ループ)の合同学習を可能にする。 さらに、変換に対する表現性と双方向性という特別な要求により、時系列変換のための新しい可逆ネットワークであるインスタンス正規化フロー (in-flow) を提案する動機付けとなった。 広範な実験により,本手法は合成データと実データの両方において最先端のベースラインを一貫して上回ることを示した。

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