DILATEと後追い予測のための指標

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DILATEと後追い予測のための指標#

後追い予測(prediction delay)と呼ばれる、モデルの予測値が実績値よりも遅れて出力されてしまう現象に対する対処法の1つとそれを測るための指標について紹介します。

DILATEは、ニューラルネットワークの損失関数に微分可能なDTW(Dynamic Time Warping)とそれにもとづくTDI(Temporal Distortion Index)という指標を組み込むことによって、後追い予測を含む、予測における形状やタイミングのズレを補正し、予測精度を向上させます。

論文では、予測系列の形状やタイミングのズレを測る指標として、DTW、Ramp Score、TDI、Hausdorff距離を利用しています。

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参考文献#

  • LE GUEN, Vincent, and Nicolas THOME. 2019. "Shape and Time Distortion Loss for Training Deep Time Series Forecasting Models." Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NeurIPS 2019). https://proceedings.neurips.cc/paper/2019/hash/466accbac9a66b805ba50e42ad715740-Abstract.html.

  • Sheo Yon Jhin, Seojin Kim, and Noseong Park. 2024. Addressing Prediction Delays in Time Series Forecasting: A Continuous GRU Approach with Derivative Regularization. In Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 1234–1245. https://doi.org/10.1145/3637528.3671969

  • Frías-Paredes, Laura, Fermín Mallor, Martín Gastón-Romeo, and Teresa León. 2017. “Assessing Energy Forecasting Inaccuracy by Simultaneously Considering Temporal and Absolute Errors.” Energy Conversion and Management 142:533–46. doi:10.1016/j.enconman.2017.03.056.

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