論文の概要: A Hybrid Loss Framework for Decomposition-based Time Series Forecasting Methods: Balancing Global and Component Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11340v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 07:15:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:35:34.539671
• Title: A Hybrid Loss Framework for Decomposition-based Time Series Forecasting Methods: Balancing Global and Component Errors
• Title（参考訳）: 分解に基づく時系列予測手法のためのハイブリッドロスフレームワーク:グローバルエラーとコンポーネントエラーのバランス
• Authors: Ronghui Han, Duanyu Feng, Hongyu Du, Hao Wang,
• Abstract要約: シーケンス分解を伴う既存の時系列手法における全体の損失の影響について検討する。 その結果,全体の損失はモデル学習に偏りをもたらし,より重要なサブシリーズの優先順位付けの学習を妨げることが明らかとなった。 グローバルな損失とコンポーネントの損失を組み合わせたハイブリッド・ロス・フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.92625489118339
• License:
• Abstract: Accurate time series forecasting, predicting future values based on past data, is crucial for diverse industries. Many current time series methods decompose time series into multiple sub-series, applying different model architectures and training with an end-to-end overall loss for forecasting. However, this raises a question: does this overall loss prioritize the importance of critical sub-series within the decomposition for the better performance? To investigate this, we conduct a study on the impact of overall loss on existing time series methods with sequence decomposition. Our findings reveal that overall loss may introduce bias in model learning, hindering the learning of the prioritization of more significant sub-series and limiting the forecasting performance. To address this, we propose a hybrid loss framework combining the global and component losses. This framework introduces component losses for each sub-series alongside the original overall loss. It employs a dual min-max algorithm to dynamically adjust weights between the overall loss and component losses, and within component losses. This enables the model to achieve better performance of current time series methods by focusing on more critical sub-series while still maintaining a low overall loss. We integrate our loss framework into several time series methods and evaluate the performance on multiple datasets. Results show an average improvement of 0.5-2% over existing methods without any modifications to the model architectures.
• Abstract（参考訳）: 過去のデータに基づいて将来の価値を予測する正確な時系列予測は、多様な産業にとって不可欠である。 現在の時系列メソッドの多くは、時系列を複数のサブシリーズに分解し、異なるモデルアーキテクチャを適用し、予測のためのエンド・ツー・エンドの全体的な損失でトレーニングする。 しかし、この全体的な損失は、より良いパフォーマンスを得るために、分解の中で重要なサブシリーズの重要性を優先するのだろうか? そこで本研究では,シーケンス分解を伴う既存の時系列手法における全体の損失の影響について検討する。 その結果,全体の損失はモデル学習に偏りをもたらし,より重要なサブシリーズの優先順位付けの学習を阻害し,予測性能を低下させる可能性が示唆された。 これを解決するために,グローバルとコンポーネントの損失を組み合わせたハイブリッド・ロス・フレームワークを提案する。 このフレームワークは、各サブシリーズに対するコンポーネントの損失と、当初の全体的な損失を同時に導入する。 2つのmin-maxアルゴリズムを用いて、全体の損失とコンポーネントの損失の間の重みを動的に調整する。 これにより、モデルは、全体的な損失を低く保ちながら、よりクリティカルなサブシリーズに集中することで、現在の時系列メソッドのパフォーマンスを向上させることができる。 我々は、ロスフレームワークを複数の時系列メソッドに統合し、複数のデータセットのパフォーマンスを評価する。 その結果、モデルアーキテクチャを変更することなく、既存の手法よりも0.5-2%の平均的な改善が見られた。

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