論文の概要: Temporal Restoration and Spatial Rewiring for Source-Free Multivariate Time Series Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21525v1
• Date: Fri, 23 May 2025 11:44:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.125207
• Title: Temporal Restoration and Spatial Rewiring for Source-Free Multivariate Time Series Domain Adaptation
• Title（参考訳）: ソースフリーな時系列領域適応のための時間的復元と空間的切り換え
• Authors: Peiliang Gong, Yucheng Wang, Min Wu, Zhenghua Chen, Xiaoli Li, Daoqiang Zhang,
• Abstract要約: Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、アノテートされたソースドメインから、ソースデータにアクセスすることなく、未実装のターゲットドメインに事前トレーニングされたモデルを適用することを目的としている。 MTSデータに適した新規かつ簡潔なSFDA法であるTERSE(Temporal Restoration and Space Rewiring)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.4020332674136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Source-Free Domain Adaptation (SFDA) aims to adapt a pre-trained model from an annotated source domain to an unlabelled target domain without accessing the source data, thereby preserving data privacy. While existing SFDA methods have proven effective in reducing reliance on source data, they struggle to perform well on multivariate time series (MTS) due to their failure to consider the intrinsic spatial correlations inherent in MTS data. These spatial correlations are crucial for accurately representing MTS data and preserving invariant information across domains. To address this challenge, we propose Temporal Restoration and Spatial Rewiring (TERSE), a novel and concise SFDA method tailored for MTS data. Specifically, TERSE comprises a customized spatial-temporal feature encoder designed to capture the underlying spatial-temporal characteristics, coupled with both temporal restoration and spatial rewiring tasks to reinstate latent representations of the temporally masked time series and the spatially masked correlated structures. During the target adaptation phase, the target encoder is guided to produce spatially and temporally consistent features with the source domain by leveraging the source pre-trained temporal restoration and spatial rewiring networks. Therefore, TERSE can effectively model and transfer spatial-temporal dependencies across domains, facilitating implicit feature alignment. In addition, as the first approach to simultaneously consider spatial-temporal consistency in MTS-SFDA, TERSE can also be integrated as a versatile plug-and-play module into established SFDA methods. Extensive experiments on three real-world time series datasets demonstrate the effectiveness and versatility of our approach.
• Abstract（参考訳）: Source-Free Domain Adaptation (SFDA)は、アノテートされたソースドメインから、ソースデータにアクセスすることなく、未実装のターゲットドメインに事前トレーニングされたモデルを適用することを目的としている。 既存のSFDA法は、ソースデータへの依存を減らすのに有効であることが証明されているが、MTSデータに固有の固有空間相関を考慮できなかったため、多変量時系列(MTS)にうまく対応できない。 これらの空間相関は、MSSデータを正確に表現し、領域間で不変情報を保存するために重要である。 この課題に対処するために,MTSデータに適した新規かつ簡潔なSFDA法であるTERSE(Temporal Restoration and Space Rewiring)を提案する。 特に、TERSEは、空間的時間的特徴を捉えるために設計されたカスタマイズされた空間的時間的特徴エンコーダと、時間的復元と空間的変更の両タスクを組み合わせて、時間的マスク付き時系列と空間的マスク付き相関構造の潜在表現を復元する。 対象適応フェーズにおいて、対象エンコーダを誘導し、ソースの事前訓練された時間的復元と空間的変更ネットワークを活用することにより、ソースドメインと空間的および時間的に整合した特徴を発生させる。 したがって、TERSEはドメイン間の空間的依存関係を効果的にモデル化し、転送し、暗黙的な特徴アライメントを容易にする。 さらに, MTS-SFDAにおける空間的時間的一貫性を同時に考慮する最初のアプローチとして, TERSEを汎用的なプラグアンドプレイモジュールとして, 確立したSFDA法に統合することができる。 3つの実世界の時系列データセットに対する大規模な実験は、我々のアプローチの有効性と汎用性を示している。

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