[论文解读] TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series

Alexander Nikitin, Letizia Iannucci+1 more|arXiv (Cornell University)|May 19, 2023

Time Series Analysis and Forecasting被引用 4

一句话总结

TSGM 是一个开源、可扩展的生成建模框架，用于合成时间序列数据，支持数据驱动方法和基于模拟器的方法，能够跨相似性、下游有效性、一致性、多样性及隐私性进行评估。通过提供可定制的训练、内置指标、命令行工具，以及与 TensorFlow 和 TensorBoard 的集成，TSGM 显著将实现时间从数周缩短至数天，从而简化了研究与工业应用。

ABSTRACT

Temporally indexed data are essential in a wide range of fields and of interest to machine learning researchers. Time series data, however, are often scarce or highly sensitive, which precludes the sharing of data between researchers and industrial organizations and the application of existing and new data-intensive ML methods. A possible solution to this bottleneck is to generate synthetic data. In this work, we introduce Time Series Generative Modeling (TSGM), an open-source framework for the generative modeling of synthetic time series. TSGM includes a broad repertoire of machine learning methods: generative models, probabilistic, and simulator-based approaches. The framework enables users to evaluate the quality of the produced data from different angles: similarity, downstream effectiveness, predictive consistency, diversity, and privacy. The framework is extensible, which allows researchers to rapidly implement their own methods and compare them in a shareable environment. TSGM was tested on open datasets and in production and proved to be beneficial in both cases. Additionally to the library, the project allows users to employ command line interfaces for synthetic data generation which lowers the entry threshold for those without a programming background.

研究动机与目标

• 通过支持合成数据生成，解决现实世界时间序列数据稀缺与敏感性问题。
• 通过统一、可扩展的框架，降低研究人员和实践者在时间序列生成建模领域的入门门槛。
• 提供标准化的多维评估，涵盖相似性、下游任务表现、预测一致性、多样性及隐私性，对合成时间序列进行全面评估。
• 通过提供命令行接口（CLI）、预构建架构以及与 TensorFlow 和 TensorBoard 等现有机器学习工具的集成，加速研究与部署进程。
• 通过嵌入针对公平性与隐私性的评估指标，促进合成数据生成中的公平性与隐私保护。

提出的方法

• TSGM 实现了一个模块化框架，支持基于数据驱动（如 GANs、VAEs）和基于模拟器（如高斯过程、代理模型）的时间序列生成。
• 该框架包含可自定义的架构库，支持在不同生成流水线中复用和扩展神经网络组件。
• 提供监控工具以追踪训练收敛情况与中间结果，包括与 TensorBoard 的集成以实现可视化。
• 提供全面的指标套件，用于评估合成数据在相似性（如统计矩）、下游有效性（如模型准确率）、一致性、多样性及隐私性方面的表现。
• 框架支持无条件与条件化的时间序列生成，增强了在多样化现实场景中的适用性。
• 包含用于数据预处理、数据增强、可视化（如 t-SNE、折线图）以及内置数据集的工具，以简化实验流程。

实验结果

研究问题

• RQ1 统一且可扩展的框架在多大程度上能提升合成时间序列生成方法的可复现性与可比性？
• RQ2 TSGM 在多大程度上能减少工业与研究环境中实现和评估时间序列生成模型所需的时间？
• RQ3 所提出的评估指标（涵盖相似性、下游性能、一致性、多样性及隐私性）在多大程度上能准确捕捉合成时间序列的质量？
• RQ4 TSGM 是否能有效在单一互操作环境中同时支持基于数据驱动与基于模拟器的生成建模方法？
• RQ5 在框架中集成隐私性与公平性指标，对合成时间序列的设计与评估产生何种影响？

主要发现

• 使用 TSGM 框架的库，将单个时间序列生成方法的集成与评估时间从开源实现的估计一周至一个月，缩短至数天。
• 通过命令行接口（CLI），用户在 GPU 上生成合成时间序列的时间可控制在 25 秒以内，在双 GPU 上可控制在 21 秒以内，展现出高效的计算性能。
• 与 CPU 相比，TSGM 在 TPU 上实现了 2 倍的加速，前两个训练周期的训练时间从约 25 分钟缩短至约 16.5 秒。
• 实验表明，TSGM 中的模型可在多个数据集上高效训练与评估，且性能稳定、结果可复现。
• 框架内置的指标支持对合成数据的全面评估，t-SNE 图与损失曲线等可视化工具显著提升了模型诊断与收敛监控能力。
• 工业用户反馈确认，TSGM 显著降低了入门门槛，支持合成数据流水线的快速原型设计与部署。