論文の概要: Segment, Shuffle, and Stitch: A Simple Layer for Improving Time-Series Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20082v2
• Date: Sat, 26 Oct 2024 05:42:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:16:55.282887
• Title: Segment, Shuffle, and Stitch: A Simple Layer for Improving Time-Series Representations
• Title（参考訳）: Segment, Shuffle, Stitch: 時系列表現を改善するためのシンプルなレイヤ
• Authors: Shivam Grover, Amin Jalali, Ali Etemad,
• Abstract要約: 時系列モデルによる表現学習を改善するために,Segment, Shuffle, Stitch (S3) と呼ばれるニューラルネットワーク層を提案する。 S3は、元のシーケンスから重複しないセグメントを生成し、それらを学習方法でシャッフルすることで、そのタスクに最適である。 その結果,S3を組み込むことで,時系列分類や予測,異常検出といったタスクが大幅に改善され,特定のデータセットのパフォーマンスが最大68%向上することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.679604468538347
• License:
• Abstract: Existing approaches for learning representations of time-series keep the temporal arrangement of the time-steps intact with the presumption that the original order is the most optimal for learning. However, non-adjacent sections of real-world time-series may have strong dependencies. Accordingly, we raise the question: Is there an alternative arrangement for time-series which could enable more effective representation learning? To address this, we propose a simple plug-and-play neural network layer called Segment, Shuffle, and Stitch (S3) designed to improve representation learning by time-series models. S3 works by creating non-overlapping segments from the original sequence and shuffling them in a learned manner that is optimal for the task at hand. It then re-attaches the shuffled segments back together and performs a learned weighted sum with the original input to capture both the newly shuffled sequence along with the original sequence. S3 is modular and can be stacked to achieve different levels of granularity, and can be added to many forms of neural architectures including CNNs or Transformers with negligible computation overhead. Through extensive experiments on several datasets and state-of-the-art baselines, we show that incorporating S3 results in significant improvements for the tasks of time-series classification, forecasting, and anomaly detection, improving performance on certain datasets by up to 68\%. We also show that S3 makes the learning more stable with a smoother training loss curve and loss landscape compared to the original baseline. The code is available at https://github.com/shivam-grover/S3-TimeSeries.
• Abstract（参考訳）: 時系列の表現を学習するための既存のアプローチでは、時間ステップの時間的配置は、元の順序が学習に最適なことを前提に、そのまま維持される。 しかし、現実の時系列の非隣接セクションには強い依存があるかもしれない。 したがって、我々は、より効果的な表現学習を可能にする、時系列の代替的なアレンジメントがあるだろうか、という疑問を提起する。 そこで我々は,Segment, Shuffle, Stitch (S3) と呼ばれる,時系列モデルによる表現学習の改善を目的とした,シンプルなプラグアンドプレイニューラルネットワーク層を提案する。 S3は、元のシーケンスから重複しないセグメントを生成し、それらを学習方法でシャッフルすることで、手作業に最適である。 その後、シャッフルされたセグメントを再びアタッチメントし、元の入力と学習された重み付けの和を実行し、新しくシャッフルされたシーケンスと元のシーケンスの両方をキャプチャする。 S3はモジュール化されており、さまざまなレベルの粒度を達成するために積み重ねることができる。CNNやTransformerなど、計算オーバーヘッドが無視できる多くのタイプのニューラルアーキテクチャに追加することができる。 いくつかのデータセットと最先端のベースラインに関する広範な実験を通して、S3を組み込むことで、時系列分類、予測、異常検出といったタスクが大幅に改善され、特定のデータセットのパフォーマンスが最大68%向上することを示した。 また,S3では,学習のスムーズなトレーニング損失曲線と損失景観を元のベースラインと比較し,学習を安定させることを示した。 コードはhttps://github.com/shivam-grover/S3-TimeSeriesで入手できる。

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