論文の概要: Right on Time: Revising Time Series Models by Constraining their Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12921v3
• Date: Wed, 19 Jun 2024 07:20:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 05:09:24.313094
• Title: Right on Time: Revising Time Series Models by Constraining their Explanations
• Title（参考訳）: 正しい時間 - 説明の制約による時系列モデルの改善
• Authors: Maurice Kraus, David Steinmann, Antonia Wüst, Andre Kokozinski, Kristian Kersting,
• Abstract要約: RioTは、初めて、時間領域と周波数領域の両方にわたるモデル説明とのインタラクションを可能にする。 私たちは、RioTがP2Sの間違った理由や一般的な時系列分類や予測データセットからモデルを効果的に誘導できることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.266824309661168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The reliability of deep time series models is often compromised by their tendency to rely on confounding factors, which may lead to incorrect outputs. Our newly recorded, naturally confounded dataset named P2S from a real mechanical production line emphasizes this. To avoid "Clever-Hans" moments in time series, i.e., to mitigate confounders, we introduce the method Right on Time (RioT). RioT enables, for the first time, interactions with model explanations across both the time and frequency domain. Feedback on explanations in both domains is then used to constrain the model, steering it away from the annotated confounding factors. The dual-domain interaction strategy is crucial for effectively addressing confounders in time series datasets. We empirically demonstrate that RioT can effectively guide models away from the wrong reasons in P2S as well as popular time series classification and forecasting datasets.
• Abstract（参考訳）: ディープ・時系列モデルの信頼性は、しばしば不正確な出力につながる要因に依存する傾向によって損なわれる。 実機械生産ラインからP2Sと名付けられた、新たに記録された、自然に構築されたデータセットが、これを強調している。 時系列における「クリーバー・ハンス」の瞬間を避けるため、共同ファウンダーを緩和するため、Right on Time (RioT) という手法を導入する。 RioTは、初めて、時間領域と周波数領域の両方にわたるモデル説明とのインタラクションを可能にする。 両方のドメインにおける説明に対するフィードバックはモデルを制約するために使用され、アノテーションを付した境界要素から遠ざかる。 二重ドメインインタラクション戦略は、時系列データセットで共同創設者に効果的に対処するために不可欠である。 私たちは、RioTがP2Sの間違った理由や一般的な時系列分類や予測データセットからモデルを効果的に誘導できることを実証的に実証した。

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