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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09133v2
• Date: Fri, 31 Jan 2025 16:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 13:59:52.182391
• 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: 本稿では,MVG分布の厳密なスコアリングルールであるMVG-CRPSを提案する。 MVG-CRPSはニューラルネットワークの出力の観点からクローズドフォーム表現を認め、ディープラーニングフレームワークにシームレスに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.212396544233307
• License:
• Abstract: Multivariate Gaussian (MVG) distributions are central to modeling correlated continuous variables in probabilistic forecasting. Neural forecasting models typically parameterize the mean vector and covariance matrix of the distribution using neural networks, optimizing with the log-score (negative log-likelihood) as the loss function. However, the sensitivity of the log-score to outliers can lead to significant errors in the presence of anomalies. Drawing on the continuous ranked probability score (CRPS) for univariate distributions, we propose MVG-CRPS, a strictly proper scoring rule for MVG distributions. MVG-CRPS admits a closed-form expression in terms of neural network outputs, thereby integrating seamlessly into deep learning frameworks. Experiments on real-world datasets across multivariate autoregressive and univariate sequence-to-sequence (Seq2Seq) forecasting tasks show that MVG-CRPS improves robustness, accuracy, and uncertainty quantification in probabilistic forecasting.
• Abstract（参考訳）: 多変量ガウス分布(MVG)は確率予測における相関連続変数のモデル化の中心である。 神経予測モデルは通常、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、損失関数として対数スコア(負の対数類似度)を最適化する。 しかし、ログスコアの異常値に対する感度は異常の有無で重大なエラーを引き起こす可能性がある。 単変量分布の連続的ランク付け確率スコア(CRPS)に基づいて、MVG分布の厳密な適切なスコアリングルールであるMVG-CRPSを提案する。 MVG-CRPSはニューラルネットワークの出力の観点からクローズドフォーム表現を認め、ディープラーニングフレームワークにシームレスに統合する。 多変量自己回帰および単変量シーケンス・ツー・シーケンス(Seq2Seq)予測タスクにわたる実世界のデータセットの実験は、MVG-CRPSが確率予測の堅牢性、正確性、不確実性を改善することを示している。

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