論文の概要: TransDF: Time-Series Forecasting Needs Transformed Label Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.17847v1
• Date: Fri, 23 May 2025 13:00:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-26 18:08:34.085449
• Title: TransDF: Time-Series Forecasting Needs Transformed Label Alignment
• Title（参考訳）: TransDF: 時系列予測にはラベルアライメントが必要
• Authors: Hao Wang, Licheng Pan, Zhichao Chen, Xu Chen, Qingyang Dai, Lei Wang, Haoxuan Li, Zhouchen Lin,
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーメーション・エンハンスド・ダイレクト・フォアキャスト(TransDF)を提案する。 モデルは、最も重要なコンポーネントを整列するように訓練され、それによってラベルの自動相関を効果的に緩和し、タスク量を削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.33409515800757
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training time-series forecasting models presents unique challenges in designing effective learning objectives. Existing methods predominantly utilize the temporal mean squared error, which faces two critical challenges: (1) label autocorrelation, which leads to bias from the label sequence likelihood; (2) excessive amount of tasks, which increases with the forecast horizon and complicates optimization. To address these challenges, we propose Transform-enhanced Direct Forecast (TransDF), which transforms the label sequence into decorrelated components with discriminated significance. Models are trained to align the most significant components, thereby effectively mitigating label autocorrelation and reducing task amount. Extensive experiments demonstrate that TransDF achieves state-of-the-art performance and is compatible with various forecasting models. Code is available at https://anonymous.4open.science/r/TransDF-88CF.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測モデルのトレーニングでは,効果的な学習目標を設計する上で,ユニークな課題が提示される。 既存の手法は主に時間平均二乗誤差を利用しており、これは(1)ラベルの自己相関、(2)ラベルの順序確率の偏り、(2)予測水平線の増加と最適化の複雑化という2つの重要な課題に直面している。 これらの課題に対処するため,Transform-enhanced Direct Forecast (TransDF)を提案する。 モデルは、最も重要なコンポーネントを整列するように訓練され、それによってラベルの自動相関を効果的に緩和し、タスク量を削減します。 広範囲な実験により,TransDFは最先端の性能を達成し,様々な予測モデルと互換性があることが示されている。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/TransDF-88CFで公開されている。

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