論文の概要: Lightweight Online Adaption for Time Series Foundation Model Forecasts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12920v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 15:01:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:28.722445
• Title: Lightweight Online Adaption for Time Series Foundation Model Forecasts
• Title（参考訳）: 時系列基礎モデル予測のための軽量オンライン適応
• Authors: Thomas L. Lee, William Toner, Rajkarn Singh, Artjom Joosem, Martin Asenov,
• Abstract要約: AdapTSは、オンラインフィードバックに対するFM予測のオンライン適応のための軽量なメカニズムである。 本稿では,一連の標準時系列データセットを対象とした最近のFMと合わせてAdapTSの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32622301272834525
• License:
• Abstract: Foundation models (FMs) have emerged as a promising approach for time series forecasting. While effective, FMs typically remain fixed during deployment due to the high computational costs of learning them online. Consequently, deployed FMs fail to adapt their forecasts to current data characteristics, despite the availability of online feedback from newly arriving data. This raises the question of whether FM performance can be enhanced by the efficient usage of this feedback. We propose AdapTS to answer this question. AdapTS is a lightweight mechanism for the online adaption of FM forecasts in response to online feedback. AdapTS consists of two parts: a) the AdapTS-Forecaster which is used to learn the current data distribution; and b) the AdapTS-Weighter which is used to combine the forecasts of the FM and the AdapTS-Forecaster. We evaluate the performance of AdapTS in conjunction with several recent FMs across a suite of standard time series datasets. In all of our experiments we find that using AdapTS improves performance. This work demonstrates how efficient usage of online feedback can be used to improve FM forecasts.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は時系列予測の有望なアプローチとして現れている。 有効ではあるが、FMはオンライン学習の計算コストが高いため、通常はデプロイ中に固定される。 その結果、FMは、新たに到着したデータからのオンラインフィードバックが利用可能であるにもかかわらず、現在のデータ特性に予測を適用することができない。 これにより、このフィードバックを効率的に利用することで、FM性能を向上できるかどうかという疑問が持ち上がる。 我々はこの質問に答えるためにAdapTSを提案する。 AdapTSは、オンラインフィードバックに対するFM予測のオンライン適応のための軽量なメカニズムである。 AdapTSは2つの部分から構成される。 a) 現在のデータ配信を学習するために使用されるAdapTS-Forecaster b)FMとAdapTS-Forecasterの予測を組み合わせるために使用されるAdapTS-Weighter 本稿では,一連の標準時系列データセットを対象とした最近のFMと合わせてAdapTSの性能を評価する。 すべての実験で、AdapTSを使うことでパフォーマンスが向上することがわかった。 この研究は、FM予測を改善するためにオンラインフィードバックがいかに効率的に利用できるかを示す。

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