論文の概要: Training on the Future: A Delay-Aware Audit of Test-Time Adaptation for Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12232v1
• Date: Thu, 08 Oct 2026 16:16:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:54.156205
• Title: Training on the Future: A Delay-Aware Audit of Test-Time Adaptation for Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 未来のトレーニング: 時系列予測のためのテスト時間適応の遅れを意識した監査
• Abstract要約: 時系列予測のためのテスト時間適応手法は、着信地真理から、デプロイされたモデルまたはそれを取り巻く小さなアダプタを更新する。 我々はリークフリーのハーネスを構築し、予測起源のラベル$s$がリリースされ、ステップ$s+d$で$d ge H$でのみ更新されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.579532022199158
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) methods for time-series forecasting update a deployed model, or a small adapter around it, from incoming ground truth. But the label of an $H$-step forecast exists only $H$ steps later, and real data pipelines add further delay. We build a leakage-free harness in which the label of forecast origin $s$ is released for updates only at step $s+d$ with $d \ge H$, and enforce this rule inside the released code of four recent TTA methods (TAFAS, COSA, PETSA and DynaTTA), run on their own backbones and checkpoints across five benchmarks (ETTm1, ETTh2, Weather, Electricity and Traffic). As references we add two closed-form correctors: a bank of recursive least squares (RLS) filters combined by a per-coordinate median, with no tunable hyperparameters and 56 microseconds per step on the 7-channel streams, and an ELF-style linear corrector. Under causal delayed labels the picture is asymmetric. On ETTm1 every audited method genuinely adapts, yet the RLS bank still beats three of the four at a fraction of their cost; only DynaTTA beats the bank, only at the minimum causal delay, and at roughly 2,500 times the per-update cost; the ELF-style corrector beats all four. On the other four datasets, the largest statistically significant improvement any published method achieves over its own frozen checkpoint is half a percent, on all four at least one published method is significantly worse than the frozen model at the minimum causal delay, and on drift-heavy ETTh2 longer label delays make every adapter that separates from the frozen model, ours included, significantly harmful. Leaky next-step updates inflate the apparent gains of simple adapters by up to 110%, and the backbone training recipe moves frozen online error by up to a factor of 25, more than any adaptation effect we measure. We release the harness, integration patches and all cached runs.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測のためのテスト時間適応(TTA)メソッドは、着信地真実から、デプロイされたモデルまたはその周りの小さなアダプタを更新する。 しかし、$H$-step予測のラベルは、あとで$H$ステップしか存在せず、実際のデータパイプラインはさらに遅延する。 最新の4つのTTAメソッド(TAFAS, COSA, PETSA, DynaTTA)のリリースコード内にこのルールを適用し、独自のバックボーンと5つのベンチマーク(ETTm1, ETTh2, Weather, Electricity, Traffic)でチェックポイントを実行する。 参照として、2つのクローズドフォームの補正器が加わります: 再帰最小二乗フィルタのバンクは、調整可能なハイパーパラメータが無く、7ストリームストリームで1ステップあたり56マイクロ秒、ELFスタイルの線形補正器です。 因果遅延ラベルの下では、画像は非対称である。 ETTm1では、監査されたすべてのメソッドが真に適応するが、RSS銀行は依然として4つのうち3つをわずかに上回っている。 他の4つのデータセットでは、公表されたメソッドが自身のフリーズチェックポイントで達成する最も統計的に有意な改善は半分であり、少なくとも1つの公表されたメソッドは、最小因果遅延でフリーズモデルよりも著しく悪い。 漏洩した次のステップは、単純なアダプタの明らかな増加を最大110%増加させ、バックボーンのトレーニングレシピは、私たちが測定したどの適応効果よりも25倍の率で、オンラインエラーを凍結させる。 ハーネス、統合パッチ、およびすべてのキャッシュされた実行をリリースします。

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