AAAIJul, 2022
针对时间序列领域的鲁棒深度模型训练:新算法和理论分析
Training Robust Deep Models for Time-Series Domain: Novel Algorithms and Theoretical Analysis
Taha Belkhouja, Yan Yan, Janardhan Rao Doppa
TL;DR本文提出了一种算法框架 RO-TS,它利用最小 - 最大优化问题,通过显式推理测量距离来构建时间序列分类任务的鲁棒 DNN,并提出了 SCAGDA 算法来解决该问题,实验证明该方法比数据增强或新的损失函数定义更能产生鲁棒的 DNN。