TSFMAudit: Data Contamination Auditing in Forecasting Time Series Foundation Models

Diese Arbeit stellt TSFMAudit vor, eine neuartige Methode zur Überprüfung der Datenkontamination in Zeitreihen-Grundmodellen (TSFMs) während des Vortrainings. Sie erkennt, wenn Bewertungsdatensätze unzulässig exponiert wurden, was zu übermäßig optimistischen Leistungsschätzungen führt, indem sie eine ungewöhnlich effiziente Anpassung während des Fine-Tunings beobachtet. Die Studie bewertet TSFMAudit an 6 TSFMs und 187 Datensätzen und befasst sich mit einer bisher unerforschten Herausforderung bei der Auditierung von Vortrainingskontaminationen für TSFMs.