論文の概要: On-the-fly Data Augmentation for Forecasting with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16918v1
• Date: Thu, 25 Apr 2024 17:16:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 14:54:11.618332
• Title: On-the-fly Data Augmentation for Forecasting with Deep Learning
• Title（参考訳）: ディープラーニングを用いた予測のためのオンザフライデータ拡張
• Authors: Vitor Cerqueira, Moisés Santos, Yassine Baghoussi, Carlos Soares,
• Abstract要約: 我々はこの問題に対処するためにOnDAT(On-the-fly Data Augmentation for Time series)を提案する。 各イテレーションで新しい拡張データセットを生成することで、モデルは絶えず変化する拡張データバリエーションに晒される。 提案手法を,最先端のディープラーニング予測手法と,合計75797時系列を含む8つのベンチマークデータセットを用いて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.35998666903987897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning approaches are increasingly used to tackle forecasting tasks. A key factor in the successful application of these methods is a large enough training sample size, which is not always available. In these scenarios, synthetic data generation techniques are usually applied to augment the dataset. Data augmentation is typically applied before fitting a model. However, these approaches create a single augmented dataset, potentially limiting their effectiveness. This work introduces OnDAT (On-the-fly Data Augmentation for Time series) to address this issue by applying data augmentation during training and validation. Contrary to traditional methods that create a single, static augmented dataset beforehand, OnDAT performs augmentation on-the-fly. By generating a new augmented dataset on each iteration, the model is exposed to a constantly changing augmented data variations. We hypothesize this process enables a better exploration of the data space, which reduces the potential for overfitting and improves forecasting performance. We validated the proposed approach using a state-of-the-art deep learning forecasting method and 8 benchmark datasets containing a total of 75797 time series. The experiments suggest that OnDAT leads to better forecasting performance than a strategy that applies data augmentation before training as well as a strategy that does not involve data augmentation. The method and experiments are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 予測タスクに対処するために、ディープラーニングアプローチがますます使われています。 これらの手法をうまく応用する上で重要な要素は、十分なトレーニングサンプルサイズであり、必ずしも利用できるとは限らない。 これらのシナリオでは、データセットを増強するために通常、合成データ生成技術が適用される。 データ拡張は通常、モデルに適合する前に適用される。 しかしながら、これらのアプローチは単一のデータセットを生成し、その有効性を制限する可能性がある。 この作業では、トレーニングと検証中にデータ拡張を適用することで、この問題に対処するOnDAT(On-the-fly Data Augmentation for Time series)を導入している。 単一の静的なデータセットを事前に生成する従来のメソッドとは対照的に、OnDATはオンザフライで拡張を実行する。 各イテレーションで新しい拡張データセットを生成することで、モデルは絶えず変化する拡張データバリエーションに晒される。 このプロセスにより、データ空間のより優れた探索が可能になり、過剰適合の可能性を低減し、予測性能を向上させることができると仮定する。 提案手法を,最先端のディープラーニング予測手法と,合計75797時系列を含む8つのベンチマークデータセットを用いて検証した。 実験の結果,OnDATはトレーニング前にデータ拡張を適用する戦略よりも,データ拡張を伴わない戦略よりも優れた予測性能をもたらすことが示唆された。 この方法と実験は一般に公開されている。

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