論文の概要: Scaling Law for Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15124v4
• Date: Sat, 09 Nov 2024 19:21:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:24.891989
• Title: Scaling Law for Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: 時系列予測のスケーリング法則
• Authors: Jingzhe Shi, Qinwei Ma, Huan Ma, Lei Li,
• Abstract要約: 大規模データセット、複雑なモデル、強化されたデータの粒度に報いるスケーリング法則は、ディープラーニングの様々な分野において観察されている。 しかし、時系列予測の研究は、時系列予測のためのディープラーニング手法のスケーリング行動に疑問を投げかけている。 本稿では,このような異常な振る舞いを説明できる時系列予測法則のスケーリング理論を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.967263259533036
• License:
• Abstract: Scaling law that rewards large datasets, complex models and enhanced data granularity has been observed in various fields of deep learning. Yet, studies on time series forecasting have cast doubt on scaling behaviors of deep learning methods for time series forecasting: while more training data improves performance, more capable models do not always outperform less capable models, and longer input horizons may hurt performance for some models. We propose a theory for scaling law for time series forecasting that can explain these seemingly abnormal behaviors. We take into account the impact of dataset size and model complexity, as well as time series data granularity, particularly focusing on the look-back horizon, an aspect that has been unexplored in previous theories. Furthermore, we empirically evaluate various models using a diverse set of time series forecasting datasets, which (1) verifies the validity of scaling law on dataset size and model complexity within the realm of time series forecasting, and (2) validates our theoretical framework, particularly regarding the influence of look back horizon. We hope our findings may inspire new models targeting time series forecasting datasets of limited size, as well as large foundational datasets and models for time series forecasting in future work. Code for our experiments has been made public at https://github.com/JingzheShi/ScalingLawForTimeSeriesForecasting.
• Abstract（参考訳）: 大規模データセット、複雑なモデル、強化されたデータの粒度に報いるスケーリング法則は、ディープラーニングの様々な分野において観察されている。 しかし、時系列予測の研究は、時系列予測のためのディープラーニング手法のスケーリングの振る舞いに疑問を投げかけている: より多くのトレーニングデータがパフォーマンスを改善する一方で、より有能なモデルは、必ずしもより能力の低いモデルよりも優れており、より長い入力地平線が一部のモデルのパフォーマンスを損なう可能性がある。 本稿では,このような異常な振る舞いを説明できる時系列予測法則のスケーリング理論を提案する。 データセットのサイズとモデルの複雑さ、および時系列データの粒度の影響を考慮する。 さらに, 時系列予測データセットの多種多様な集合を用いて, 時系列予測の領域におけるデータセットサイズとモデル複雑性のスケーリング法則の妥当性を検証し, そして, 特に振り返り水平の影響について, 理論的枠組みを実証的に評価した。 我々の発見は、限られたサイズの時系列予測データセットをターゲットとした新しいモデルや、将来の作業における時系列予測のための大規模な基礎データセットやモデルに刺激を与えてくれることを願っている。 私たちの実験のコードはhttps://github.com/JingzheShi/ScalingLawForTimeSeriesForecasting.comで公開されています。

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