論文の概要: ShapeCond: Fast Shapelet-Guided Dataset Condensation for Time Series Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.09008v1
• Date: Mon, 09 Feb 2026 18:53:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.436063
• Title: ShapeCond: Fast Shapelet-Guided Dataset Condensation for Time Series Classification
• Title（参考訳）: ShapeCond: 時系列分類のための高速シェープレットガイドデータセット凝縮
• Authors: Sijia Peng, Yun Xiong, Xi Chen, Yi Xie, Guanzhi Li, Yanwei Yu, Yangyong Zhu, Zhiqiang Shen,
• Abstract要約: 時系列データは多くの領域(例えば金融と気候科学)をサポートしているが、その急速な成長は記憶と計算を歪ませている。 ほとんどの凝縮法は画像中心であり、時系列固有の時間構造を欠くため、時系列で失敗することが多い。 時系列分類のための新規かつ効率的な凝縮フレームワークであるShapeCondを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.42264338864178
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series data supports many domains (e.g., finance and climate science), but its rapid growth strains storage and computation. Dataset condensation can alleviate this by synthesizing a compact training set that preserves key information. Yet most condensation methods are image-centric and often fail on time series because they miss time-series-specific temporal structure, especially local discriminative motifs such as shapelets. In this work, we propose ShapeCond, a novel and efficient condensation framework for time series classification that leverages shapelet-based dataset knowledge via a shapelet-guided optimization strategy. Our shapelet-assisted synthesis cost is independent of sequence length: longer series yield larger speedups in synthesis (e.g., 29$\times$ faster over prior state-of-the-art method CondTSC for time-series condensation, and up to 10,000$\times$ over naively using shapelets on the Sleep dataset with 3,000 timesteps). By explicitly preserving critical local patterns, ShapeCond improves downstream accuracy and consistently outperforms all prior state-of-the-art time series dataset condensation methods across extensive experiments. Code is available at https://github.com/lunaaa95/ShapeCond.
• Abstract（参考訳）: 時系列データは多くの領域(例えば金融と気候科学)をサポートしているが、その急速な成長は記憶と計算を歪ませている。 データセットの凝縮は、キー情報を保持するコンパクトなトレーニングセットを合成することでこれを緩和することができる。 しかし、ほとんどの凝縮法は画像中心であり、時系列ではしばしば失敗するが、それは時系列固有の時間構造、特にシェープレットのような局所的な識別モチーフを欠いているためである。 本研究では,シェープレットに基づくデータセットの知識を,シェープレット誘導最適化戦略を通じて活用する,時系列分類のための新規かつ効率的な凝縮フレームワークであるShapeCondを提案する。 我々のシェープレット支援合成コストはシーケンス長とは無関係で、より長い系列は、合成においてより大きなスピードアップをもたらす(例:29$\times$、時系列凝縮のための先行最先端法CondTSC、3000のタイムステップを持つSleepデータセット上のシェープレットを使って最大10,000$\times$、)。 クリティカルなローカルパターンを明示的に保存することで、ShapeCondは下流の精度を向上し、広範囲な実験でそれまでの最先端の時系列データセットの凝縮法を一貫して上回る。 コードはhttps://github.com/lunaaa95/ShapeCond.comで入手できる。

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