Rank Supervised Contrastive Learning for Time Series Classification

📄 arXiv: 2401.18057v2 📥 PDF

作者: Qianying Ren, Dongsheng Luo, Dongjin Song

分类: cs.LG

发布日期: 2024-01-31 (更新: 2024-10-09)

💡 一句话要点

提出RankSCL以解决时间序列分类中的相似性信息忽视问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 对比学习 时间序列分类 深度学习 排名损失 数据增强 样本选择 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有对比学习方法在时间序列分类中忽视了细粒度的相对相似性信息，尤其在标记样本稀缺时表现不佳。
  2. RankSCL通过在嵌入空间中有针对性地增强数据，并采用过滤规则选择信息量更大的样本对，提升了模型的表现。
  3. 在128个UCR数据集和30个UEA数据集上的实验结果显示，RankSCL在性能上超越了现有的基线方法，达到了最先进的水平。

📝 摘要（中文）

近年来，各种对比学习技术被开发用于时间序列数据的分类，并展现出良好的性能。现有方法通常通过适当的数据增强和构建可行的正样本来实现。然而，细粒度的相对相似性信息（如排名）在标记样本有限的情况下被忽视。为此，本文提出了Rank监督对比学习（RankSCL），通过在嵌入空间中有针对性地增强原始数据，并采用过滤规则选择更具信息量的正负样本对。此外，开发了一种新的排名损失函数，为不同级别的正样本分配不同的权重，从而使编码器能够提取同类样本的细粒度信息，并在不同类别之间产生清晰的边界。实证研究表明，RankSCL在128个UCR数据集和30个UEA数据集上实现了优于现有基线方法的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决时间序列分类中对比学习方法忽视细粒度相似性信息的问题，尤其是在标记样本有限的情况下，现有方法无法充分利用相似性信息。

核心思路：RankSCL的核心思路是通过在嵌入空间中有针对性地增强数据，结合过滤规则选择更具信息量的样本对，从而提升模型对细粒度相似性的学习能力。

技术框架：RankSCL的整体架构包括数据增强模块、样本选择模块和损失计算模块。数据增强模块负责生成正样本和负样本，样本选择模块通过过滤规则选择信息量更大的样本对，损失计算模块则使用排名损失函数来优化模型。

关键创新：RankSCL的主要创新在于引入了排名损失函数，为不同级别的正样本分配不同的权重，从而使编码器能够提取同类样本的细粒度信息，并在不同类别之间形成清晰的边界。这一设计与传统对比学习方法的本质区别在于对相似性信息的重视。

关键设计：RankSCL的关键设计包括选择合适的数据增强策略、定义有效的样本过滤规则，以及设计排名损失函数。通过这些设计，RankSCL能够在时间序列分类任务中实现更好的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在128个UCR数据集和30个UEA数据集上的实验结果表明，RankSCL在时间序列分类任务中达到了最先进的性能，相较于现有基线方法，性能提升显著，具体提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、医疗监测、工业设备故障检测等时间序列数据分析场景。通过提高时间序列分类的准确性，RankSCL能够帮助相关行业更好地进行决策和预测，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recently, various contrastive learning techniques have been developed to categorize time series data and exhibit promising performance. A general paradigm is to utilize appropriate augmentations and construct feasible positive samples such that the encoder can yield robust and discriminative representations by mapping similar data points closer together in the feature space while pushing dissimilar data points farther apart. Despite its efficacy, the fine-grained relative similarity (e.g., rank) information of positive samples is largely ignored, especially when labeled samples are limited. To this end, we present Rank Supervised Contrastive Learning (RankSCL) to perform time series classification. Different from conventional contrastive learning frameworks, RankSCL augments raw data in a targeted way in the embedding space and adopts certain filtering rules to select more informative positive and negative pairs of samples. Moreover, a novel rank loss is developed to assign different weights for different levels of positive samples, enable the encoder to extract the fine-grained information of the same class, and produce a clear boundary among different classes. Thoroughly empirical studies on 128 UCR datasets and 30 UEA datasets demonstrate that the proposed RankSCL can achieve state-of-the-art performance compared to existing baseline methods.