[论文解读] Positional Encodings for Light Curve Transformers: Playing with Positions and Attention
本文提出了一种用于光变曲线变换器的可训练位置编码（PE），通过将时间信息直接整合到最终注意力层输出中，提升了性能和训练效率。该方法在不同观测频率和星等分布的多样化数据集上，均优于固定且不可训练的位置编码，在分类准确率和收敛速度方面表现更优。
We conducted empirical experiments to assess the transferability of a light curve transformer to datasets with different cadences and magnitude distributions using various positional encodings (PEs). We proposed a new approach to incorporate the temporal information directly to the output of the last attention layer. Our results indicated that using trainable PEs lead to significant improvements in the transformer performances and training times. Our proposed PE on attention can be trained faster than the traditional non-trainable PE transformer while achieving competitive results when transfered to other datasets.
研究动机与目标
- 评估光变曲线变换器在不同观测频率和星等分布数据集之间的可迁移性。
- 研究不同位置编码（PE）策略对时间序列分类中变换器性能的影响。
- 通过在注意力机制中分离时间信息与观测信息，提升模型泛化能力。
- 通过可学习的位置编码，在保持或提升分类准确率的同时加速训练过程。
- 提出一种将时间信息直接注入最后一层注意力输出的新方法。
提出的方法
- 提出一种可训练的位置编码（PE），替代标准变换器中使用的固定正弦-余弦函数。
- 引入一种新方法，将时间信息直接注入最后一层注意力输出，实现其与输入嵌入的解耦。
- 使用前馈网络（FFN）处理观测星等，随后与PE进行相加或拼接。
- 以修改后的正弦PE作为基线，其频率按基频1000缩放，并根据维度进行衰减。
- 应用多头自注意力机制，包含查询、键和值的投影，随后添加残差连接和层归一化。
- 评估多种PE：可训练PE、基于傅里叶的PE、循环PE、Tupe-A、PEA和Concat PE，比较其性能与训练时间。
实验结果
研究问题
- RQ1不同位置编码策略如何影响光变曲线变换器在不同观测频率数据集上的性能？
- RQ2与固定且不可训练的PE相比，可训练位置编码是否能提升泛化能力并减少训练时间？
- RQ3通过拼接方式（Concat PE）分离时间信息与观测信息，是否能带来更高的分类性能？
- RQ4与标准PE注入方式相比，将时间信息直接注入最后一层注意力输出的所提方法表现如何？
- RQ5在不同星等分布的数据集（如OGLE、ATLAS）之间，配备不同PE的光变曲线变换器具有何种可迁移性？
主要发现
- 可训练PE在F1分数和训练速度方面均取得最佳整体表现，优于所有观测频率和数据集的基线模型。
- 傅里叶PE在预训练阶段展现出最佳重建性能和最快训练速度，两项指标均优于基线。
- Concat PE通过有效分离观测特征与时间特征，在所有数据集上实现了最高的平均F1分数。
- PEA（位置编码注意力）方法的训练速度优于基线，且在三个最快模型（Recurrent、Tupe-A、PEA）中取得了最佳分类结果，尤其在MACHO数据集上表现突出。
- 可训练PE在稀疏光变曲线（1/2和1/4观测频率）上表现出最低的性能退化，表明其对不规则采样具有更强的鲁棒性。
- 傅里叶PE在OGLE和ATLAS巡天中均优于基线，在ATLAS巡天中取得最佳F1分数，而可训练PE在OGLE巡天中达到或超过其表现。
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