論文の概要: TADA: Temporal Adversarial Data Augmentation for Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15174v1
• Date: Sun, 21 Jul 2024 14:21:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 18:59:03.849028
• Title: TADA: Temporal Adversarial Data Augmentation for Time Series Data
• Title（参考訳）: TADA:時系列データに対する時間的逆データ拡張
• Authors: Byeong Tak Lee, Joon-myoung Kwon, Yong-Yeon Jo,
• Abstract要約: ドメインの一般化には、アウト・オブ・ディストリビューションデータセットから見えないサンプルを堅牢に実行するために、機械学習モデルをトレーニングすることが含まれる。 Adversarial Data Augmentation (ADA) は、合成サンプルを組み込んだモデル適応性を高める手法である。 本稿では,時間変化を対象とする時間ワープ手法を取り入れたTADA(Temporal Adversarial Data Augmentation for Time Teries Data)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.686373523281992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Domain generalization involves training machine learning models to perform robustly on unseen samples from out-of-distribution datasets. Adversarial Data Augmentation (ADA) is a commonly used approach that enhances model adaptability by incorporating synthetic samples, designed to simulate potential unseen samples. While ADA effectively addresses amplitude-related distribution shifts, it falls short in managing temporal shifts, which are essential for time series data. To address this limitation, we propose the Temporal Adversarial Data Augmentation for time teries Data (TADA), which incorporates a time warping technique specifically targeting temporal shifts. Recognizing the challenge of non-differentiability in traditional time warping, we make it differentiable by leveraging phase shifts in the frequency domain. Our evaluations across diverse domains demonstrate that TADA significantly outperforms existing ADA variants, enhancing model performance across time series datasets with varied distributions.
• Abstract（参考訳）: ドメインの一般化には、アウト・オブ・ディストリビューションデータセットから見えないサンプルを堅牢に実行するために、機械学習モデルをトレーニングすることが含まれる。 Adversarial Data Augmentation (ADA) は、潜在的な未知のサンプルをシミュレートするために設計された合成サンプルを組み込むことにより、モデル適応性を高める一般的なアプローチである。 ADAは振幅関連分布シフトを効果的に処理するが、時系列データに不可欠な時間シフトの管理には不十分である。 この制限に対処するため,時間変化を対象とする時間ワープ手法を組み込んだTADA(Temporal Adversarial Data Augmentation for Time Teries Data)を提案する。 従来の時間ワープにおける非微分可能性の課題を認識し、周波数領域における位相シフトを活用することにより、識別できるようにする。 様々な領域にわたる評価の結果、TADは既存のADAの亜種よりも大幅に優れており、様々な分布を持つ時系列データセットにおけるモデル性能が向上していることが示された。

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