論文の概要: Data Augmentation for Multivariate Time Series Classification: An Experimental Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06518v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 17:58:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 12:29:56.365381
- Title: Data Augmentation for Multivariate Time Series Classification: An Experimental Study
- Title（参考訳）: 多変量時系列分類のためのデータ拡張:実験的検討
- Authors: Romain Ilbert, Thai V. Hoang, Zonghua Zhang,
- Abstract要約: これらのデータセットのサイズは限られていますが、RocketとInceptionTimeモデルを使用して、13のデータセットのうち10の分類精度を向上しました。
これは、コンピュータビジョンで見られる進歩と並行して、効果的なモデルを訓練する上で、十分なデータの重要性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5390962520179197
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Our study investigates the impact of data augmentation on the performance of multivariate time series models, focusing on datasets from the UCR archive. Despite the limited size of these datasets, we achieved classification accuracy improvements in 10 out of 13 datasets using the Rocket and InceptionTime models. This highlights the essential role of sufficient data in training effective models, paralleling the advancements seen in computer vision. Our work delves into adapting and applying existing methods in innovative ways to the domain of multivariate time series classification. Our comprehensive exploration of these techniques sets a new standard for addressing data scarcity in time series analysis, emphasizing that diverse augmentation strategies are crucial for unlocking the potential of both traditional and deep learning models. Moreover, by meticulously analyzing and applying a variety of augmentation techniques, we demonstrate that strategic data enrichment can enhance model accuracy. This not only establishes a benchmark for future research in time series analysis but also underscores the importance of adopting varied augmentation approaches to improve model performance in the face of limited data availability.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,UCRアーカイブからのデータセットに着目し,データ拡張が多変量時系列モデルの性能に与える影響について検討した。
これらのデータセットのサイズは限られていますが、RocketとInceptionTimeモデルを使用して、13のデータセットのうち10の分類精度を向上しました。
これは、コンピュータビジョンで見られる進歩と並行して、効果的なモデルを訓練する上で、十分なデータの重要性を強調している。
我々の研究は、多変量時系列分類の分野において、革新的な方法で既存の手法を適応し、適用することに注力している。
これらの手法を包括的に探求することで、時系列分析におけるデータの不足に対処する新たな標準が確立され、従来の学習モデルとディープラーニングモデルの両方の可能性を解き放つ上で、多様な拡張戦略が不可欠であることを強調した。
さらに,様々な拡張手法を慎重に分析し,適用することにより,戦略的データ豊か化がモデルの精度を向上させることを示す。
これは、時系列分析における将来の研究のベンチマークを確立するだけでなく、データ可用性の制限に直面したモデルパフォーマンスを改善するために、様々な拡張アプローチを採用することの重要性を強調している。
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