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Not All Data are Good Labels: On Self-supervised Labeling for Time Series Forecasting
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的自监督标注方法，旨在解决时间序列预测中对高质量数据的依赖和数据利用不足的问题。该方法通过构建候选数据集并利用重构网络的中间结果作为伪标签，增强了预测模型的泛化能力，减少了过拟合现象。实验结果表明，该方法在多个真实数据集上显著提升了模型性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的自监督标注方法，旨在解决时间序列预测中对高质量数据的依赖和数据利用不足的问题。
- 该方法通过构建候选数据集，并利用重构网络的中间结果作为伪标签，增强了预测模型的泛化能力。
- 研究表明，该方法有效减少了过拟合现象。
- 实验结果显示，该方法在多个真实数据集上显著提升了模型性能，为时间序列预测的自监督学习提供了新的视角。
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