論文の概要: Automated Data Augmentation for Few-Shot Time Series Forecasting: A Reinforcement Learning Approach Guided by a Model Zoo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06282v2
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:54:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 18:57:48.766061
• Title: Automated Data Augmentation for Few-Shot Time Series Forecasting: A Reinforcement Learning Approach Guided by a Model Zoo
• Title（参考訳）: Few-Shot Time Series Forecastingのための自動データ拡張:モデル動物園による強化学習アプローチ
• Authors: Haochen Yuan, Yutong Wang, Yihong Chen, Yunbo Wang,
• Abstract要約: 本稿では,時系列データ拡張のための強化学習(RL)の試験的検討を行う。 我々の手法であるReAugmentは、トレーニングセットのどの部分が拡張されるべきか、どのように拡張を行うべきか、RLがプロセスにどのような利点をもたらすのか、という3つの重要な問題に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.40047933452929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series forecasting, particularly in few-shot learning scenarios, is challenging due to the limited availability of high-quality training data. To address this, we present a pilot study on using reinforcement learning (RL) for time series data augmentation. Our method, ReAugment, tackles three critical questions: which parts of the training set should be augmented, how the augmentation should be performed, and what advantages RL brings to the process. Specifically, our approach maintains a forecasting model zoo, and by measuring prediction diversity across the models, we identify samples with higher probabilities for overfitting and use them as the anchor points for augmentation. Leveraging RL, our method adaptively transforms the overfit-prone samples into new data that not only enhances training set diversity but also directs the augmented data to target regions where the forecasting models are prone to overfitting. We validate the effectiveness of ReAugment across a wide range of base models, showing its advantages in both standard time series forecasting and few-shot learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測は、特に数ショットの学習シナリオでは、高品質なトレーニングデータの可用性が制限されているため、難しい。 そこで本研究では,時系列データ拡張のための強化学習(RL)の試験的検討を行った。 我々の手法であるReAugmentは、トレーニングセットのどの部分が拡張されるべきか、どのように拡張を行うべきか、RLがプロセスにもたらす利点の3つに対処する。 具体的には, 予測モデル動物園を維持し, モデル間の予測の多様性を計測することにより, オーバーフィッティングの確率が高いサンプルを同定し, 拡張のアンカーポイントとして利用する。 RLを用いることで、オーバーフィット傾向のサンプルを適応的に新しいデータに変換し、トレーニングセットの多様性を高めるだけでなく、予測モデルがオーバーフィットする傾向にあるターゲット領域に拡張データを誘導する。 我々はReAugmentの有効性を幅広いベースモデルで検証し、標準時系列予測と数ショット学習の両タスクにおいてその利点を示す。

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