論文の概要: Rank Supervised Contrastive Learning for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.18057v2
• Date: Wed, 09 Oct 2024 18:29:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:08.567377
• Title: Rank Supervised Contrastive Learning for Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類における教師付きコントラスト学習
• Authors: Qianying Ren, Dongsheng Luo, Dongjin Song,
• Abstract要約: 時系列分類を行うためにRankSCL(Rank Supervised Contrastive Learning)を提案する。 RankSCLは埋め込みスペースにおいて、ターゲットとする方法で生データを増強する。 異なるレベルの正のサンプルに対して異なる重みを割り当てるために、新しいランク損失が開発された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.302643963704643
• License:
• Abstract: Recently, various contrastive learning techniques have been developed to categorize time series data and exhibit promising performance. A general paradigm is to utilize appropriate augmentations and construct feasible positive samples such that the encoder can yield robust and discriminative representations by mapping similar data points closer together in the feature space while pushing dissimilar data points farther apart. Despite its efficacy, the fine-grained relative similarity (e.g., rank) information of positive samples is largely ignored, especially when labeled samples are limited. To this end, we present Rank Supervised Contrastive Learning (RankSCL) to perform time series classification. Different from conventional contrastive learning frameworks, RankSCL augments raw data in a targeted way in the embedding space and adopts certain filtering rules to select more informative positive and negative pairs of samples. Moreover, a novel rank loss is developed to assign different weights for different levels of positive samples, enable the encoder to extract the fine-grained information of the same class, and produce a clear boundary among different classes. Thoroughly empirical studies on 128 UCR datasets and 30 UEA datasets demonstrate that the proposed RankSCL can achieve state-of-the-art performance compared to existing baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,時系列データを分類し,有望な性能を示すためのコントラスト学習技術が開発されている。 一般的なパラダイムは、適切な拡張を利用して、類似したデータポイントを特徴空間内に密にマッピングし、異種データポイントを遠くまで押し出して、エンコーダが堅牢で差別的な表現を得ることができるような、実現可能な正のサンプルを構築することである。 有効性にもかかわらず、特にラベル付きサンプルが限定されている場合、正試料の微細な相対的類似(例えば、ランク)情報は無視される。 この目的のために、時系列分類を行うためにRankSCL(Rank Supervised Contrastive Learning)を提示する。 従来のコントラスト学習フレームワークとは異なり、RancSCLは埋め込み空間においてターゲットとなる方法で生データを拡張し、特定のフィルタリングルールを採用して、より有益な正と負の2組のサンプルを選択する。 さらに、異なるレベルの正のサンプルに対して異なる重みを割り当て、エンコーダが同一クラスのきめ細かい情報を抽出し、異なるクラス間の明確な境界を生成できるように、新しいランク損失が開発された。 128のUCRデータセットと30のUEAデータセットに関する大まかに実証的な研究は、提案されたRangSCLが既存のベースライン手法と比較して最先端のパフォーマンスを達成できることを実証している。

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