ForecastPFN: Synthetically-Trained Zero-Shot Forecasting

本文主要是介绍ForecastPFN: Synthetically-Trained Zero-Shot Forecasting，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

ForecastPFN: Synthetically-Trained Zero-Shot Forecasting
2023.11.3 arxiv
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ForecastPFN（Prior-data Fitted Networks）是zero-shot场景的：经过初始预训练后，它可以对一个全新的数据集进行预测，而没有来自该数据集的训练数据。

这个文章比较偏统计，可能涉及到先验、贝叶斯相关概念

PFN来源：TRANSFORMERS CAN DO BAYESIAN INFERENCE
2021年发表在ICLR上的文章
贝叶斯方法很难获得深度学习的好处，贝叶斯方法允许先验知识的明确规范和准确捕获模型的不确定性。我们提出先验数据拟合网络(PFN)。

摘要

绝大多数时间序列预测方法需要大量的训练数据集。然而，许多现实生活中的预测应用程序只有很少的初始观测值，有时只有40个或更少。因此，在数据稀疏的商业应用中的，大多数时间序列预测方法的适用性受到了限制。
（开篇说明课题背景：观测数据少）

虽然最近有些工作尝试在非常有限的初始数据设置下(“zero-shot"场景)做预测，由于预训练的数据不同，其性能也呈现出不一致性。

在我们的工作中，我们采用了一种不同的方法，并设计了ForecastPFN(prior-data fitted network)，这是第一个纯粹基于新的合成数据分布训练的零样本预测模型。

ForecastPFN是一个先验数据拟合网络，经过训练以近似贝叶斯推理，可以在一次前向传递中对新的时间序列数据集进行预测。广泛的实验表明，与最先进的预测方法相比，ForecastPFN做出的零样本预测更准确、更快，即使当允许其他方法在数百个额外的分布内数据点上进行训练时也是如此。

处理数据集，合成数据集
在这里插入图片描述

贡献

引入ForecastPFN
实验，结果证明无需预训练，ForecastPFN也能表现得很好

介绍 FPN

巴拉巴拉一堆贝叶斯理论，先验后验，简单问题复杂化，得到第一步，先搞出一个合成的先验分布
，其实就是分解时间序列

Defining a Synthetic Prior for Time Series

时间序列值由三部分组成，trend,sezonal还有噪声zt，这个分解时按照乘法分解的，常见的分解方式还有加法分解

trend由线性成分和指数成分组成，包括四个参数 $m_{lin}、m_{exp}、c_{lin},c_{exp}$ 四个参数

seasonal成分由周成分、月成分、年成分组成，各自对应参数 $p_{week},p_{month},p_{year}$

噪声 $z_{t}$ 服从均值为1的Weibull分布
在这里插入图片描述

ForecastPFN: a PFN for Zero-Shot Forecasting

Architecture Details.
使用transformer做为基础模型，现有的transformer模型通常用于预测next N steps，但本模型与之不同，而是输入一个随机的单一的时间查询，就能预测这个查询的输出。
Robust Scaling.
常规的归一化方式像z-score、最大最小归一化等归一化方式不再适用于模型，部分原因是前面的分解操作包括了乘法还有指数操作，这会导致数值变化大
因此文章采用了一些措施来处理离群值：
(1)屏蔽所有缺失值，(2)基于所有非离群值数据点（定义为2-sigma异常值）标准化数据（对落在2σ区间内的数据进行标准化），(3)剪除所有3-sigma离群值。
Train Details
一次离线训练，在一块Tesla V100 16GB GPU 上跑了30h