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CauKer: los modelos básicos de series temporales de clasificación se pueden entrenar previamente solo con datos sintéticos
Created by
Haebom
Autor
Shifeng Xie, Vasilii Feofanov, Marius Alonso, Ambroise Odonnat, Jianfeng Zhang, Themis Palpanas, Ievgen Redko
Describir
Este artículo propone CauKer, un novedoso algoritmo para el preentrenamiento eficiente de modelos basados en series temporales (TSFM) sin necesidad de un preentrenamiento computacionalmente costoso utilizando datos de series temporales reales a gran escala. CauKer combina la síntesis de kernel del Proceso Gaussiano (GP) con Modelos Causales Estructurales (MCE) para generar datos sintéticos de series temporales diversos y causalmente consistentes con tendencias realistas, estacionalidad e interacciones no lineales. Genera datos para el preentrenamiento eficiente de TSFM de clasificación de vanguardia con diversas arquitecturas y métodos de preentrenamiento. Demostramos experimentalmente que, a diferencia de los conjuntos de datos reales, presenta una ley de escalamiento clara con respecto tanto al tamaño del conjunto de datos (10 000 a 10 millones de muestras) como a la capacidad del modelo (1 millón a 783 millones de parámetros).
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un método de preentrenamiento TSFM eficiente que reduce la dependencia de grandes conjuntos de datos del mundo real y reduce los costos computacionales.
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Los conjuntos de datos sintéticos generados a través de CauKer exhiben leyes de escala regulares, lo que proporciona información útil para el desarrollo de modelos y el análisis del rendimiento.
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Presentamos un método general de generación de datos de preentrenamiento aplicable a TSFM con diversas arquitecturas y métodos de preentrenamiento.
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Limitations:
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Los datos sintéticos generados por CauKer pueden no reflejar perfectamente todas las complejidades de los datos reales.
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Las leyes de escala presentadas pueden estar limitadas a entornos experimentales específicos y pueden aparecer de manera diferente en otras condiciones.
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Se necesita una evaluación cualitativa más profunda de los datos sintéticos y un análisis comparativo con datos reales.
