arXiv cs.LG· Guoxiong Long, Huizhen Huang, Qikun Cai, Tao Huang, Chen Hou·· 6 小时前AI 评分12
差分隐私合成时间序列预测中的序列组装策略评估
Evaluating Sequence Assembly Strategies for Differentially Private Synthetic Time-Series Forecasting
AI 导读
差分隐私时间序列生成器通常输出固定长度合成窗口，而下游预测模型需要长连续训练序列，生成后的窗口组装方式会改变预测器实际获得的数据。研究在 ETTh1、ETTm1、Weather、Appliances 四类数据集和五种预测模型上系统变化重叠率与窗口加权方案，发现 TSTR 效用由预测器、重叠率和加权方案共同决定，不同模型有各自的组装偏好。
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