自监督时间序列数据增强

自监督时间序列数据增强是一种通过无监督学习的方式，使用原始时间序列数据来生成额外的训练样本，以增加模型的泛化能力。这种方法可以在缺乏大量标记数据的情况下提高时间序列模型的性能。

常见的自监督时间序列数据增强方法包括：
1. 时间序列重构：通过从原始时间序列中剔除一些信息，然后使用模型重构原始序列。例如，可以通过遮盖一些时间步骤或将一些时间步骤替换为噪声来重构时间序列。
2. 时间序列预测：通过从原始时间序列中删除某些时间步骤，并要求模型预测这些被删除的步骤。这样可以使模型学习到时间序列的内在结构和依赖关系。
3. 时间序列变换：对原始时间序列进行一些变换操作，例如平移、缩放、旋转等，以生成新的训练样本。这样可以增加模型对数据的不变性。

通过自监督时间序列数据增强，我们可以扩大训练数据集，提高模型的鲁棒性和泛化能力，从而在时间序列预测、异常检测等任务中取得更好的性能。