論文の概要: Look Into the LITE in Deep Learning for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02869v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 16:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 16:52:09.840163
• Title: Look Into the LITE in Deep Learning for Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類のための深層学習におけるLITE
• Authors: Ali Ismail-Fawaz, Maxime Devanne, Stefano Berretti, Jonathan Weber, Germain Forestier,
• Abstract要約: ディープラーニングモデルは時系列分類の強力なソリューションであることが示されている。 我々は,最新のインセプションタイムモデルのパラメータの2.34%しか持たない,boosTing tEchnique (LITE) を用いた TSC の新しいアーキテクチャである Light Inception を提案する。 UCRでトレーニングされたLITEアーキテクチャは、InceptionTimeの2.78倍高速で、CO2と電力の2.79倍消費する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.708543240320757
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning models have been shown to be a powerful solution for Time Series Classification (TSC). State-of-the-art architectures, while producing promising results on the UCR and the UEA archives , present a high number of trainable parameters. This can lead to long training with high CO2 emission, power consumption and possible increase in the number of FLoating-point Operation Per Second (FLOPS). In this paper, we present a new architecture for TSC, the Light Inception with boosTing tEchnique (LITE) with only 2.34% of the number of parameters of the state-of-the-art InceptionTime model, while preserving performance. This architecture, with only 9, 814 trainable parameters due to the usage of DepthWise Separable Convolutions (DWSC), is boosted by three techniques: multiplexing, custom filters, and dilated convolution. The LITE architecture, trained on the UCR, is 2.78 times faster than InceptionTime and consumes 2.79 times less CO2 and power. To evaluate the performance of the proposed architecture on multivariate time series data, we adapt LITE to handle multivariate time series, we call this version LITEMV. To bring theory into application, we also conducted experiments using LITEMV on multivariate time series representing human rehabilitation movements, showing that LITEMV not only is the most efficient model but also the best performing for this application on the Kimore dataset, a skeleton based human rehabilitation exercises dataset. Moreover, to address the interpretability of LITEMV, we present a study using Class Activation Maps to understand the classification decision taken by the model during evaluation.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルは、時系列分類(TSC)の強力なソリューションであることが示されている。 最先端アーキテクチャは、UCRとUEAアーカイブで有望な結果をもたらす一方で、多くのトレーニング可能なパラメータを提示する。 これはCO2排出量の増大、消費電力の増加、FLOPS(Floating-point Operation Per Second)の増大につながる可能性がある。 本稿では,最新のインセプションタイムモデルのパラメータの2.34%しか持たず,性能を保ちながら,TECの新しいアーキテクチャ,boosTing tEchnique (LITE) を提案する。 このアーキテクチャは、DWSC(DepthWise Separable Convolutions)の使用により、わずか9,814のトレーニング可能なパラメータを持つだけで、多重化、カスタムフィルタ、拡張畳み込みという3つのテクニックによって強化されている。 UCRでトレーニングされたLITEアーキテクチャは、InceptionTimeの2.78倍高速で、CO2と電力の2.79倍消費する。 多変量時系列データに対して提案したアーキテクチャの性能を評価するため,多変量時系列処理にLITEを適用し,このバージョンをLITEMVと呼ぶ。 また,人間のリハビリテーション運動を表す多変量時系列のLITEMVを用いた実験を行った結果,LITEMVは最も効率的なモデルであるだけでなく,骨格に基づくリハビリテーション訓練データセットであるKimoreデータセット上でも最も効果的であることがわかった。 さらに, LITEMVの解釈可能性に対処するため, 評価中のモデルによる分類決定を理解するために, Class Activation Mapsを用いた検討を行った。

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