論文の概要: MVG-CRPS: A Robust Loss Function for Multivariate Probabilistic Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09133v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 15:10:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 16:03:11.156995
• Title: MVG-CRPS: A Robust Loss Function for Multivariate Probabilistic Forecasting
• Title（参考訳）: MVG-CRPS:多変量確率予測のためのロバストロス関数
• Authors: Vincent Zhihao Zheng, Lijun Sun,
• Abstract要約: 本研究では,高次元MVG出力に特化して設計されたロバスト損失関数を提案する。 提案したMVG-CRPS損失関数は、ニューラルネットワークの出力に基づいてクローズドフォーム表現を持ち、ディープラーニングモデルに容易に統合できる。 実世界のデータセットによる実験結果から,MVG-CRPSはロバスト性と効率性の両方を達成することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.212396544233307
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In probabilistic time series forecasting, the multivariate Gaussian (MVG) distribution is widely used as predictive distribution for correlated continuous random variables. Current deep probabilistic models typically employ neural networks to parameterize the mean vector and covariance matrix of the distribution, with log-score (i.e., negative log-likelihood) as the default loss function. However, log-score is highly sensitive to outliers, leading to significant errors when anomalies are present in the data. Motivated by the use of the continuous ranked probability score (CRPS) in learning univariate distributions, we propose a robust loss function specifically designed for high-dimensional MVG outputs. The proposed MVG-CRPS loss function has a closed-form expression based on the neural network outputs, making it easily integrable into deep learning models. We evaluate MVG-CRPS on two probabilistic forecasting tasks -- multivariate autoregressive and univariate sequence-to-sequence (Seq2Seq) forecasting -- both involving observations following MVG distribution. Experimental results on real-world datasets demonstrate that MVG-CRPS achieves both robustness and efficiency, offering enhanced accuracy and uncertainty quantification in probabilistic forecasting.
• Abstract（参考訳）: 確率的時系列予測では、多変量ガウス分布(MVG)が相関連続確率変数の予測分布として広く用いられている。 現在の深い確率モデルでは、ニューラルネットワークを用いて分布の平均ベクトルと共分散行列をパラメータ化し、デフォルトの損失関数として対数スコア(負の対数類似関数)を用いるのが一般的である。 しかし、ログスコアは外れ値に非常に敏感であり、データに異常が存在する場合、重大なエラーが発生する。 単変量分布の学習にCRPS(Continuous Rank probability score)を用いることで、高次元MVG出力に特化して設計されたロバストな損失関数を提案する。 提案したMVG-CRPS損失関数は、ニューラルネットワークの出力に基づいてクローズドフォーム表現を持ち、ディープラーニングモデルに容易に統合できる。 多変量自己回帰と一変量列列列列列予測(Seq2Seq)という2つの確率的予測タスクにおけるMVG-CRPSの評価を行った。 実世界のデータセットによる実験結果から,MVG-CRPSは頑健性と効率性を両立し,確率予測における精度の向上と不確実性の定量化を実現している。

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