論文の概要: Model Selection with a Shapelet-based Distance Measure for Multi-source Transfer Learning in Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20005v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 06:57:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:06:21.057360
• Title: Model Selection with a Shapelet-based Distance Measure for Multi-source Transfer Learning in Time Series Classification
• Title（参考訳）: 時系列分類におけるマルチソース変換学習のためのシェープレットに基づく距離測定を用いたモデル選択
• Authors: Jiseok Lee, Brian Kenji Iwana,
• Abstract要約: 時系列分類のための転送学習に複数のデータセットを選択し,利用する新しい手法を提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークを事前学習するための1つのソースデータセットとして,複数のデータセットを組み合わせる。 時系列データセットにおける時間畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能向上が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.875312133832079
• License:
• Abstract: Transfer learning is a common practice that alleviates the need for extensive data to train neural networks. It is performed by pre-training a model using a source dataset and fine-tuning it for a target task. However, not every source dataset is appropriate for each target dataset, especially for time series. In this paper, we propose a novel method of selecting and using multiple datasets for transfer learning for time series classification. Specifically, our method combines multiple datasets as one source dataset for pre-training neural networks. Furthermore, for selecting multiple sources, our method measures the transferability of datasets based on shapelet discovery for effective source selection. While traditional transferability measures require considerable time for pre-training all the possible sources for source selection of each possible architecture, our method can be repeatedly used for every possible architecture with a single simple computation. Using the proposed method, we demonstrate that it is possible to increase the performance of temporal convolutional neural networks (CNN) on time series datasets.
• Abstract（参考訳）: トランスファーラーニングは、ニューラルネットワークをトレーニングするための広範なデータの必要性を軽減する一般的なプラクティスである。 ソースデータセットを使用してモデルを事前トレーニングし、ターゲットタスクのために微調整する。 しかしながら、すべてのソースデータセットがターゲットデータセット、特に時系列に適しているわけではない。 本稿では,時系列分類のための転送学習のための複数のデータセットの選択と利用方法を提案する。 具体的には、ニューラルネットワークを事前学習するための複数のデータセットを1つのソースデータセットとして組み合わせる。 さらに,複数のソースを選択するために,シェープレット発見に基づくデータセットの転送可能性を測定し,効率的なソース選択を行う。 従来のトランスファービリティ対策では,可能な各アーキテクチャのソース選択に必要なすべてのソースを事前学習するのにかなりの時間を要するが,本手法は単一の単純な計算で,可能なすべてのアーキテクチャに対して繰り返し使用することができる。 提案手法を用いて,時系列データセット上での時間畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の性能向上が可能であることを示す。

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