論文の概要: Benchmarking Catastrophic Forgetting Mitigation Methods in Federated Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21491v1
• Date: Fri, 24 Oct 2025 14:15:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 09:00:15.500585
• Title: Benchmarking Catastrophic Forgetting Mitigation Methods in Federated Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: フェデレート時系列予測における破滅的予測手法のベンチマーク
• Abstract要約: 破滅的忘れ(CF)は継続学習(CL)に永続的な課題をもたらす 本稿では,フェデレートされた連続時系列予測におけるCFの調査に適した,最初のベンチマーク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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Catastrophic forgetting (CF) poses a persistent challenge in continual learning (CL), especially within federated learning (FL) environments characterized by non-i.i.d. time series data. While existing research has largely focused on classification tasks in vision domains, the regression-based forecasting setting prevalent in IoT and edge applications remains underexplored. In this paper, we present the first benchmarking framework tailored to investigate CF in federated continual time series forecasting. Using the Beijing Multi-site Air Quality dataset across 12 decentralized clients, we systematically evaluate several CF mitigation strategies, including Replay, Elastic Weight Consolidation, Learning without Forgetting, and Synaptic Intelligence. Key contributions include: (i) introducing a new benchmark for CF in time series FL, (ii) conducting a comprehensive comparative analysis of state-of-the-art methods, and (iii) releasing a reproducible open-source framework. This work provides essential tools and insights for advancing continual learning in federated time-series forecasting systems.
• Abstract（参考訳）: 破滅的忘れ(CF)は連続学習(CL)において永続的な課題であり、特に非I.d.時系列データによって特徴づけられる連邦学習(FL)環境において顕著である。 既存の研究は、視覚領域の分類タスクに重点を置いているが、IoTやエッジアプリケーションで広く使われている回帰ベースの予測設定は、まだ探索されていない。 本稿では,フェデレートされた連続時系列予測におけるCFの調査に適した,最初のベンチマークフレームワークを提案する。 北京の12の分散クライアントを対象としたマルチサイト空気質データセットを用いて、リプレイ、Elastic Weight Consolidation、Learning without Forgetting、Synaptic IntelligenceなどのCF緩和戦略を体系的に評価した。 主な貢献は以下の通り。 (i)時系列FLにおけるCFの新しいベンチマークの導入 二 最先端の方法の総合的な比較分析を行うこと、及び (iii)再現可能なオープンソースフレームワークをリリース。 この研究は、フェデレートされた時系列予測システムにおける継続的な学習を促進するための重要なツールと洞察を提供する。

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