論文の概要: Dominant Shuffle: A Simple Yet Powerful Data Augmentation for Time-series Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16456v1
• Date: Sun, 26 May 2024 07:00:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:08:36.736221
• Title: Dominant Shuffle: A Simple Yet Powerful Data Augmentation for Time-series Prediction
• Title（参考訳）: Dominant Shuffle: 時系列予測のためのシンプルだが強力なデータ拡張
• Authors: Kai Zhao, Zuojie He, Alex Hung, Dan Zeng,
• Abstract要約: 既存の周波数領域拡張は、様々なフルスペクトルノイズで元のデータを妨害する。 我々は、時系列予測のための単純で効果的なデータ拡張である支配的なシャッフルを提案する。 私たちのメソッドは非常にシンプルで強力で、ほんの数行のコードで実装できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.946432715033044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies have suggested frequency-domain Data augmentation (DA) is effec tive for time series prediction. Existing frequency-domain augmentations disturb the original data with various full-spectrum noises, leading to excess domain gap between augmented and original data. Although impressive performance has been achieved in certain cases, frequency-domain DA has yet to be generalized to time series prediction datasets. In this paper, we found that frequency-domain augmentations can be significantly improved by two modifications that limit the perturbations. First, we found that limiting the perturbation to only dominant frequencies significantly outperforms full-spectrum perturbations. Dominant fre quencies represent the main periodicity and trends of the signal and are more important than other frequencies. Second, we found that simply shuffling the dominant frequency components is superior over sophisticated designed random perturbations. Shuffle rearranges the original components (magnitudes and phases) and limits the external noise. With these two modifications, we proposed dominant shuffle, a simple yet effective data augmentation for time series prediction. Our method is very simple yet powerful and can be implemented with just a few lines of code. Extensive experiments with eight datasets and six popular time series models demonstrate that our method consistently improves the baseline performance under various settings and significantly outperforms other DA methods. Code can be accessed at https://kaizhao.net/time-series.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、周波数領域データ拡張(DA)が時系列予測に有効であることが示唆されている。 既存の周波数領域拡張は、様々なフルスペクトルノイズで元のデータを妨害し、拡張されたデータと元のデータの間に余分な領域ギャップを生じさせる。 しかし,周波数領域 DA は時系列予測データセットにはまだ一般化されていない。 本稿では,周波数領域の増大が,摂動を制限する2つの修正によって著しく改善できることを見出した。 第一に、摂動を支配周波数のみに制限することはフルスペクトル摂動を著しく上回ることがわかった。 支配的な周波数は信号の主な周期性と傾向を表し、他の周波数よりも重要である。 第二に、主周波数成分のシャッフルは、高度に設計されたランダムな摂動よりも優れていることを発見した。 Shuffleは元のコンポーネント(マグニチュードとフェーズ)を再配置し、外部ノイズを制限する。 これら2つの修正により、時系列予測のための単純で効果的なデータ拡張である支配的なシャッフルを提案した。 私たちのメソッドは非常にシンプルで強力で、ほんの数行のコードで実装できます。 8つのデータセットと6つの一般的な時系列モデルによる大規模な実験により、我々の手法は、様々な設定下でのベースライン性能を一貫して改善し、他のDA手法よりも大幅に向上することを示した。 コードはhttps://kaizhao.net/time-seriesでアクセスすることができる。

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