Mar, 2022
WOODS: 时间序列中的超领域通用基准
WOODS: Benchmarks for Out-of-Distribution Generalization in Time Series
Jean-Christophe Gagnon-Audet, Kartik Ahuja, Mohammad-Javad Darvishi-Bayazi, Pooneh Mousavi, Guillaume Dumas...
TL;DR本研究发现,虽然静态计算机视觉任务的 OOD 泛化已被广泛研究,但时间序列任务的 OOD 泛化未被充分探索,作者提出了 WOODS, 包含 8 个挑战性的时间序列基准测试,结果表明在这些数据集上的经验风险最小化和 OOD 泛化算法有很大的改进空间。