論文の概要: Unveiling the Secrets: How Masking Strategies Shape Time Series Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17508v1
• Date: Sun, 26 May 2024 18:05:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-29 23:50:44.998986
• Title: Unveiling the Secrets: How Masking Strategies Shape Time Series Imputation
• Title（参考訳）: 謎を解き明かす:マスキング戦略がいかに時系列のインプットを形作るか
• Authors: Linglong Qian, Zina Ibrahim, Wenjie Du, Yiyuan Yang, Richard JB Dobson,
• Abstract要約: 我々は,異なるマスキング戦略が時系列計算モデルに与える影響を評価する。 その結果,ロバストモデル評価には,より高度でデータ駆動型マスキング設計が不可欠であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1632347921669774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this study, we explore the impact of different masking strategies on time series imputation models. We evaluate the effects of pre-masking versus in-mini-batch masking, normalization timing, and the choice between augmenting and overlaying artificial missingness. Using three diverse datasets, we benchmark eleven imputation models with different missing rates. Our results demonstrate that masking strategies significantly influence imputation accuracy, revealing that more sophisticated and data-driven masking designs are essential for robust model evaluation. We advocate for refined experimental designs and comprehensive disclosureto better simulate real-world patterns, enhancing the practical applicability of imputation models.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,異なるマスキング戦略が時系列計算モデルに与える影響について検討する。 プリマスキングとミニバッチマスキングの効果,正規化タイミング,人工欠損の増大とオーバーレイの選択について検討した。 3つの多様なデータセットを使用して、欠落率の異なる11の計算モデルをベンチマークする。 以上の結果から,マスキング手法が計算精度に大きな影響を与え,より高度でデータ駆動型マスキング設計がロバストなモデル評価に不可欠であることが示唆された。 我々は,実世界のパターンをより良くシミュレートするための改良された実験設計と包括的公開を提唱し,計算モデルの実用性を高めた。

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