Abstrakt. Dataförstoring i djupa neurala nätverk är processen för att generera artificiella data för att minska variansen av klassificeraren med målet att minska antalet fel. Denna idé har visat sig förbättra de djupa neurala nätverk generalisering kapacitet i många datorseende uppgifter såsom bildigenkänning och objekt lokalisering. Förutom dessa tillämpningar, har djupa Convolutional Neural Networks (CNN) också nyligen blivit populära i Time Series Classification (TSC) community. Till skillnad från problem med bildigenkänning har ännu inte tekniken för dataförstärkning undersökts noggrant för TSC-uppgiften. Detta är förvånande eftersom noggrannheten hos modeller för djupinlärning för TSC potentiellt skulle kunna förbättras, särskilt för små datauppsättningar som uppvisar överbestämmande, när en metod för dataförstärkning används. I detta dokument fyller vi denna lucka genom att undersöka tillämpningen av en nyligen föreslagen dataförstärkningsteknik baserad på Dynamic Time Warping distance, för en djupgående inlärningsmodell för TSC. För att utvärdera potentialen av att utöka träningssetet utförde vi omfattande experiment med hjälp av UCR TSC-riktmärket. Våra preliminära experiment visar att dataförstärkning drastiskt kan öka djup CNN: s noggrannhet på vissa datauppsättningar och avsevärt förbättra den djupa modellens noggrannhet när metoden används i en ensemble strategi.
DBA:s lämplighet för utbildning av modeller för djupinlärning diskuterades av Fawaz et al. Hoppa över det.
Data augmentation using synthetic data for time series classification with deep residual networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}