論文の概要: Hierarchical Classification Auxiliary Network for Time Series Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18975v1
- Date: Wed, 29 May 2024 10:38:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 17:39:58.535885
- Title: Hierarchical Classification Auxiliary Network for Time Series Forecasting
- Title（参考訳）: 時系列予測のための階層型分類補助ネットワーク
- Authors: Yanru Sun, Zongxia Xie, Dongyue Chen, Emadeldeen Eldele, Qinghua Hu,
- Abstract要約: 本稿では,時系列値をトークン化して,クロスエントロピー損失による予測モデルをトレーニングする手法を提案する。
本稿では,任意の予測モデルと統合可能な一般モデル非依存コンポーネントである階層分類補助ネットワークHCANを提案する。
HCANと最先端の予測モデルを統合する実験は、いくつかの実世界のデータセットのベースラインよりも大幅に改善されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.92086695600799
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has significantly advanced time series forecasting through its powerful capacity to capture sequence relationships. However, training these models with the Mean Square Error (MSE) loss often results in over-smooth predictions, making it challenging to handle the complexity and learn high-entropy features from time series data with high variability and unpredictability. In this work, we introduce a novel approach by tokenizing time series values to train forecasting models via cross-entropy loss, while considering the continuous nature of time series data. Specifically, we propose Hierarchical Classification Auxiliary Network, HCAN, a general model-agnostic component that can be integrated with any forecasting model. HCAN is based on a Hierarchy-Aware Attention module that integrates multi-granularity high-entropy features at different hierarchy levels. At each level, we assign a class label for timesteps to train an Uncertainty-Aware Classifier. This classifier mitigates the over-confidence in softmax loss via evidence theory. We also implement a Hierarchical Consistency Loss to maintain prediction consistency across hierarchy levels. Extensive experiments integrating HCAN with state-of-the-art forecasting models demonstrate substantial improvements over baselines on several real-world datasets. Code is available at:https://github.com/syrGitHub/HCAN.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、シーケンス関係をキャプチャする強力な能力を通じて、時系列予測を大幅に進歩させた。
しかし、Mean Square Error (MSE) の損失でこれらのモデルをトレーニングすることは、しばしば過度にスムースな予測をもたらすため、複雑さを扱い、高変量かつ予測不可能な時系列データから高エントロピーな特徴を学習することは困難である。
本研究では,時系列データの連続的な性質を考慮して,時系列値をトークン化して,クロスエントロピー損失による予測モデルを訓練する手法を提案する。
具体的には,階層型分類補助ネットワーク(HCAN)を提案する。
HCANは階層的アウェア・アテンション(Hierarchy-Aware Attention)モジュールをベースとしている。
各レベルにおいて、クラスラベルをタイムステップに割り当て、不確実性認識分類器をトレーニングします。
この分類器は証拠理論を通じてソフトマックス損失の過信を緩和する。
また階層的一貫性損失を実装し、階層レベルの予測一貫性を維持します。
HCANと最先端の予測モデルを統合する大規模な実験は、いくつかの実世界のデータセットのベースラインよりも大幅に改善されている。
コードは、https://github.com/syrGitHub/HCAN.comで公開されている。
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