Junwei Deng

新的OATS策略通过动态数据增强增强时间序列基础模型

研究人员开发了OATS，一种面向时间序列基础模型（TSFM）的新型在线数据增强策略。该方法利用有价值的训练样本作为指导信号，动态生成针对特定训练阶段量身定制的合成数据。OATS采用基于扩散的框架进行真实时间序列生成，并采用探索-利用机制来平衡效率和有效性。实验表明，OATS在多个数据集和TSFM架构上显著优于标准训练和现有的静态数据增强技术。