哈佛大学NeurIPS2022：无监督时间序列预训练新方法——Time-Frequency一致性对比学习

"哈佛大学在NeurIPS 2022会议上提出了一种无监督时间序列预训练方法，称为Self-Supervised Contrastive Pre-Training for Time Series via Time-Frequency Consistency。这种方法主要针对时间序列分析，通过对比学习在频域和时域表示之间的相似性来预训练模型，以增强其泛化能力。论文强调了在时间序列预训练中找到一个普遍适用的先验假设的重要性，而他们提出的时域与频域一致性是时间序列的一个通用特性，无论数据集的具体特征如何变化。该方法有望改善不同数据集间的迁移学习效果，克服以往预训练方法的局限性。" 文章详细介绍了哈佛大学研究团队在时间序列分析领域的最新进展，特别是针对无监督预训练的挑战。传统的预训练方法在NLP和计算机视觉（CV）等领域已取得显著成果，但时间序列数据的多样性和复杂性使得预训练更具挑战性。由于时间序列数据的频率、周期性和平稳性差异较大，直接将预训练模型应用于不同数据集可能会导致性能下降。 论文提出的解决方案是利用时间序列在时域和频域的等价性作为先验假设。时域表示直接反映了信号随时间的变化，而频域表示则揭示了信号的频率成分和周期性。通过确保同一时间序列在两个域的表示接近，模型可以在无监督的情况下学习到具有强泛化能力的参数。这一策略基于对比学习，通过对比同一序列在时域和频域的编码向量，推动模型学习到能够捕捉这种一致性的表示。 预训练模型的训练目标是最大化同一时间序列在时域和频域表示之间的相似性，同时最小化不同时间序列之间的表示相似性。这样，模型可以学习到通用的特征，即使在目标数据集与预训练数据集特征差异较大的情况下，也能有效地进行迁移学习。 此外，该论文还讨论了以往预训练方法的局限性，并指出他们的方法为时间序列表示学习提供了一个强大的先验，有助于推动时间序列预测和表示学习领域的发展。对时间序列分析感兴趣的读者可以通过链接下载论文全文，深入了解这一创新技术的细节和实现方法。 总结来说，这篇由哈佛大学提出的无监督预训练方法，通过时域与频域的一致性，为时间序列分析提供了一个普适且强大的预训练框架，有望改进模型在各种时间序列任务上的性能，特别是在跨数据集迁移学习的场景下。