論文の概要: TS-ACL: A Time Series Analytic Continual Learning Framework for Privacy-Preserving and Class-Incremental Pattern Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15954v2
• Date: Mon, 18 Nov 2024 07:30:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:38.434842
• Title: TS-ACL: A Time Series Analytic Continual Learning Framework for Privacy-Preserving and Class-Incremental Pattern Recognition
• Title（参考訳）: TS-ACL:プライバシー保護とクラスインクリメンタルパターン認識のための時系列解析連続学習フレームワーク
• Authors: Kejia Fan, Jiaxu Li, Songning Lai, Linpu Lv, Anfeng Liu, Jianheng Tang, Houbing Herbert Song, Yutao Yue, Huiping Zhuang,
• Abstract要約: TS-ACLは、プライバシー保護とクラスインクリメンタルパターン認識のための新しいフレームワークである。 モデルの各更新は、クローズドフォームのソリューションで、勾配のない分析学習プロセスに変換される。 同時に、非鍛造、プライバシー保護、軽量消費を実現し、様々なアプリケーションに広く適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.108911377558242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Class-incremental pattern recognition in time series is a significant problem, which aims to learn from continually arriving streaming data examples with incremental classes. A primary challenge in this problem is catastrophic forgetting, where the incorporation of new data samples causes the models to forget previously learned information. While the replay-based methods achieve promising results by storing historical data to address catastrophic forgetting, they come with the invasion of data privacy. On the other hand, the exemplar-free methods preserve privacy but suffer from significantly decreased accuracy. To address these challenges, we proposed TS-ACL, a novel Time Series Analytic Continual Learning framework for privacy-preserving and class-incremental pattern recognition. Identifying gradient descent as the root of catastrophic forgetting, TS-ACL transforms each update of the model into a gradient-free analytical learning process with a closed-form solution. By leveraging a pre-trained frozen encoder for embedding extraction, TS-ACL only needs to recursively update an analytic classifier in a lightweight manner. This way, TS-ACL simultaneously achieves non-forgetting, privacy preservation, and lightweight consumption, making it widely suitable for various applications, particularly in edge computing scenarios. Extensive experiments on five benchmark datasets confirm the superior and robust performance of TS-ACL compared to existing advanced methods. Code is available at https://github.com/asdasdczxczq/TS-ACL.
• Abstract（参考訳）: 時系列におけるクラスインクリメンタルなパターン認識は重要な問題であり、インクリメンタルなクラスでストリーミングデータのサンプルを継続的に到着させることから学ぶことを目的としている。 この問題の第一の課題は破滅的な忘れ事であり、そこでは、新しいデータサンプルが組み込まれ、モデルが以前に学習された情報を忘れてしまう。 リプレイベースの手法は、歴史的データを保存して破滅的な忘れに対処することで、有望な結果を達成するが、データプライバシの侵入が伴う。 一方, プライバシーは保護されるが, 精度は著しく低下する。 これらの課題に対処するため、我々は、プライバシー保護とクラス増分パターン認識のための新しい時系列解析連続学習フレームワークTS-ACLを提案した。 TS-ACLは、大惨な忘れの根源として勾配降下を同定し、モデルの各更新を閉形式解を用いて勾配のない解析学習プロセスに変換する。 事前学習した冷凍エンコーダを埋め込み抽出に利用することにより、TS-ACLは分析分類器を軽量に再帰的に更新するだけである。 このように、TS-ACLは、非鍛造、プライバシー保護、軽量消費を同時に達成し、特にエッジコンピューティングのシナリオにおいて、様々なアプリケーションに広く適合する。 5つのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、既存の高度な手法と比較してTS-ACLの優れた、堅牢な性能が確認された。 コードはhttps://github.com/asdasdcczcczq/TS-ACLで公開されている。

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