Abstract-Vi föreslår en enkel men stark baslinje för tidsserieklassificering från grunden med djupa neurala nätverk. Våra föreslagna baslinjemodeller är rena end-to-end utan någon tung förbearbetning på rådata eller funktionsbearbetning. Det föreslagna Fully Convolutional Network (FCN) uppnår premium prestanda till andra state-of-the-art metoder och vår undersökning av de mycket djupa neurala nätverk med ResNet struktur är också konkurrenskraftig. Den globala genomsnittliga sammanslagningen i vår konvolutionsmodell gör det möjligt att utnyttja CAM (Class Activation Map) för att ta reda på den bidragande regionen i rådata för de specifika etiketterna. Våra modeller ger ett enkelt val för den verkliga applikationen och en bra utgångspunkt för den framtida forskningen. En övergripande analys ges för att diskutera generaliseringsförmågan hos våra modeller, inlärda funktioner, nätverksstrukturer och klassificeringssemantik.
Denna idé har nyligen generaliserats till tidsserieanalys för att lokalisera de betydande regionerna i rådata REF.
Time series classification from scratch with deep neural networks: A strong baseline
{'venue': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}