Abstract-Transfer lärande för djupa neurala nätverk är processen för att först utbilda ett basnätverk på en källa dataset, och sedan överföra de inlärda funktionerna (nätverkets vikter) till ett andra nätverk för att utbildas på en måldataset. 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 för problem med bildigenkänning, överföring lärteknik har ännu inte undersökts noggrant för TSC-uppgiften. Detta är förvånande eftersom noggrannheten hos djupinlärningsmodeller för TSC skulle kunna förbättras om modellen finjusteras från ett förtränat neuralt nätverk istället för att träna den från grunden. I detta dokument fyller vi denna lucka genom att undersöka hur man överför djupa CNN:er för TSC-uppgiften. För att utvärdera överföringslärandets potential utförde vi omfattande experiment med UCR-arkivet som är det största offentligt tillgängliga TSC-riktmärket som innehåller 85 datauppsättningar. För varje datauppsättning i arkivet förberedde vi en modell och finjusterade den sedan på de andra datauppsättningarna vilket resulterade i 7140 olika djupa neurala nätverk. Dessa experiment visade att överföringslärande kan förbättra eller försämra modellernas förutsägelser beroende på vilken datauppsättning som används för överföring. Därför, i ett försök att förutsäga den bästa källan dataset för en given måldataset, föreslår vi en ny metod som bygger på Dynamic Time Warping för att mäta inter-dataset likheter. Vi beskriver hur vår metod kan vägleda överföringen att välja den bästa källan dataset som leder till en förbättring i noggrannhet på 71 av 85 dataset.
I dessa fall är det viktigt att upptäcka vilken som är den bästa källan dataset till ett problem, till exempel att använda Dynamic Time Warping för att mäta inter-dataset likheter REF.
Transfer learning for time series classification
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}