Вопрос или проблема
Предположим, что модель обучается на нескольких наборах данных одномерных временных рядов. Эти наборы данных были собраны с разными частотами выборки. Я планирую использовать сверточную нейросеть для обработки этих временных рядов для классификации.
Мой вопрос: есть ли какие-нибудь приемы, которые я могу применить к данным или самой модели, чтобы она стала “осознанной” относительно частоты выборки? Я пробовал наивно просто обучать их вместе и получил приемлемый результат. Существуют ли уже какие-либо работы по этой теме? Я пытался искать в интернете, но пока не нашел ничего стоящего.
Я сомневаюсь по поводу простого переобразования данных, так как не хочу случайно удалить или ввести важную информацию, сделав метод интерполяции гиперпараметром.
Исключив онлайн поиск, я не смог найти удовлетворительного ответа, поэтому я придумал способ. Я протестировал его, и он дал довольно неплохую точность. Этот метод вдохновлен этой статьей.
Похожим образом, как описано в статье, сначала я выбираю количество сверточных ядер, которые хочу использовать, и в зависимости от частоты выборки отдельной точки данных, я применяю свертку к ней, используя выпуклую оболочку набора сверточных ядер.
Так как же я получаю веса? Есть много гиперпараметров, но я присваиваю частоту выборки каждому ядру, разделяя ожидаемый диапазон частот выборки. Затем я вычитаю частоту выборки входной точки данных, чтобы увидеть, какое ядро ближе всего к ней. Затем я использую softmin абсолютного различия, что обеспечивает суммирование полученных весов до 1.
Здесь есть много вещей, с которыми можно поиграть: Присваиваем ли мы частоты равномерно? Сколько ядер использовать в наборе? Как вычислить вес?…
Ответ или решение
Архитектуры для обработки временных рядов с различными частотами дискретизации
Обработка временных рядов с различными частотами дискретизации представляет собой сложную задачу в области глубокого обучения, особенно когда речь идет о применении сверточных нейронных сетей (CNN). Для достижения эффективной классификации и учета частот дискретизации данных, нужно рассмотреть несколько подходов и архитектур, которые могут повысить качество ваших моделей.
Введение в задачу
Когда вы работаете с несколькими наборами данных временных рядов, собранных с различными частотами дискретизации, такая ситуация может привести к значительным трудностям. Простой подход — просто взять и обучить модель на данных с различными частотами — может дать удовлетворительные, но не идеальные результаты. Существует множество факторов, которые стоит учесть, чтобы сделать вашу модель более чувствительной к частоте дискретизации данных.
Подходы к решению проблемы
-
Предварительная обработка данных:
- Выбор тактики ресемплинга: Хотя вы выразили опасения по поводу потери информации при ресемплинге, выбор правильного метода интерполяции критически важен. Рассмотрите использование методов, таких как кубическая интерполяция или spline-интерполяция, которые могут помочь сохранить детали в данных.
- Стандартизация частоты дискретизации: Если возможно, приведите все ваши временные ряды к единой частоте с помощью адаптивного ресемплинга. Это может быть сделано с использованием методов, таких как PAA (Piecewise Aggregate Approximation) или SAX (Symbolic Aggregate approXimation), которые сохраняют основную информацию, позволяя сравнивать данные с различной частотой.
-
Модификация архитектуры модели:
- Динамическая свертка: Подход, описанный в упомянутой вами статье о динамической свертке, представляет собой интересный вариант. Создание набора сверток с различными значениями параметров, соответствующими частотам дискретизации входных данных, обеспечивает более адаптивное обучение. При этом применение весов, вычисляемых по методу softmin, дает возможность каждой свертке адаптироваться под конкретные особенности входного ряда.
- Многоуровневая структура: Разработка многоуровневой архитектуры, где каждый уровень обрабатывает данные с заданной частотой, может помочь выделить особенности, которые не видны при использовании единой свертки для всех частот.
- Интеграция дополнительных признаков: Вы можете создать дополнительные входные признаки, которые будут учитывать частоту дискретизации. Таким образом, модель будет иметь дополнительную информацию о контексте каждого временного ряда.
-
Эксперименты с гиперпараметрами:
- Оптимизация количества сверток и их параметров: Тщательная настройка количества сверток, используемых для разных частот, и логика их распределения по диапазону частот — это области, в которых можно проводить эксперименты для достижения лучших результатов.
- Использование методов управления размерами пакетов: Если набор данных имеет значительное разнообразие в частотах, возможно использование методов пакетной нормализации, чтобы уменьшить влияние шумов и выбросов, которые могут возникнуть из-за различий в частотах.
Заключение
В заключение, задача обучения модели на временных рядах с переменными частотами дискретизации требует комплексного подхода, где важными являются как предобработка данных, так и модификации архитектуры нейросети. Использование динамических сверток с учетом частоты дискретизации, а также создание дополнительных признаков могут значительно повысить качество вашей модели. Важно помнить, что результаты каждого эксперимента должны быть тщательно валидированы, чтобы микронастройка модели была оптимальной.
Используя предложенные стратегии, вы получите систему, которая не только эффективно обрабатывает данные разных частот, но и адаптируется к спецификам каждого временного ряда, что может привести к более высокому качеству классификации.