合成时间序列数据真的不如真实数据好吗？

Feb, 2024

合成时间序列数据真的不如真实数据好吗？

Are Synthetic Time-series Data Really not as Good as Real Data?

Fanzhe Fu, Junru Chen, Jing Zhang, Carl Yang, Lvbin Ma...

TL;DR本文提出了 InfoBoost—— 一种高度灵活的跨领域数据合成框架，具有时间序列表示学习能力。我们开发了一种基于合成数据的方法，能够在无需真实数据的情况下进行模型训练，并超越了使用真实数据进行训练的模型性能。此外，我们训练了一个基于合成数据的通用特征提取器，适用于所有时间序列数据。我们的方法克服了多个来源的干扰，如周期性信号、噪音干扰和超出采样窗口能力的长期特征。通过实验证明，我们的非深度学习合成数据能够使模型实现卓越的重构性能和通用的显性表示提取，而无需真实数据。

Abstract

time-series data presents limitations stemming from data quality issues, bias and vulnerabilities, and generalization problem. Integrating universal data synthesis methods holds promise in improving generalization. However, current methods cannot guarantee that the generator's output c

time-series data data synthesis methods universal feature extractor infoboost reconstruction performance

发现论文，激发创造

时间序列数据增强的不平衡学习问题

这篇研究提出了一种生成单变量时间序列合成样本的新方法，通过使用过采样技术创建合成时间序列观测来改善预测模型的准确性，并在实验中证明了该方法优于全局模型和本地模型，提供了更好的权衡。

Apr, 2024

通过合成数据扩展提升数据分析能力

合成数据生成是一种通过解决数据稀缺性和隐私问题、实现前所未有的性能而在数据科学领域引起了一场转变的生成人工智能的基石。本文介绍了用于分析的合成数据生成框架，该框架利用了统计方法在高保真度合成数据上的运用，这些数据由诸如表扩散和预训练生成转换模型等先进模型生成，并通过相关研究得到进一步的改进。通过三个案例研究：文本情感分析、结构化数据预测建模和表格数据推断，我们证明了该框架在传统方法之上的有效性，强调了合成数据生成在数据科学中的转化潜力。

Oct, 2023

基于基础的时间序列模型：合成与否？

该研究通过实验证明，在正常时间序列情况下，仅使用真实时间序列的数量有限的训练数据，相较于使用更多的合成数据进行训练，利用监督框架进行训练可以获得更好的结果。

Mar, 2024

GT-GAN: 通用时序生成对抗网络的时间序列合成

设计了一种基于生成对抗网络的通用时序合成模型，能够在正常和不规则数据类型上表现出色，相比所有现有方法，我们的方法表现更佳。

Oct, 2022

D3A-TS: 时间序列中的去噪驱动数据增强

研究了在时间序列的分类和回归问题中，使用不同的技术进行数据增强的方法，特别关注了使用扩散概率模型和元属性来生成合成数据的可行性，结果表明该方法在训练分类和回归模型时具有很高的实用性。

Dec, 2023

关于有限时间序列生成问题的研究

本文利用一个带限制的优化框架，提出了一套生成方法，包括 “GuidedDiffTime”，用于生成合成的具有现实性的时间序列，相比现有方法更加高效，且无需重新训练，取得了显著的性能提升，并大幅降低了碳足迹。

Jul, 2023

时间序列领域中的数据增强技术：调查和分类

本文为了指导未来的研究者，系统地回顾了基于深度生成模型的时间序列数据生成算法，并提出了最相关的研究分类学，同时对算法的性能和评估进行了分析。

Jun, 2022

从真实数据到合成数据的转换：量化模型中的偏差

本研究旨在建立使用合成数据训练的模型在偏见和公平之间的权衡，并研究了合成数据生成技术的变体，包括差分隐私生成方案，通过实验表明，合成数据训练的模型存在不同程度的偏差影响，且生成的特征不相关的技术表现良好。该研究有助于数据科学实践者理解合成数据的使用中的偏见。

May, 2021

真假：通过分布匹配进行有效的训练数据合成

我们通过广泛的实验验证了我们的合成数据在各种图像分类任务中的有效性，既可以替代真实数据集，也可以作为其增强，同时也有益于挑战性任务，如超出分布的泛化和隐私保护。

Oct, 2023

深度学习的合成数据

本研究展示了合成数据的各种发展和应用方向，其中讨论合成数据的基本计算机视觉问题、室内外场景合成及数据应用、机器人仿真环境、合成数据在隐私相关应用方面的重要性，同时概括了如何改进和生产合成数据的替代方法。其次，介绍了合成数据转化后的真实应用存在的问题，最后，着重强调了未来在合成数据研究方面的最有潜力的方向。

Sep, 2019