RESEARCHarXiv CS.LG·vor 13T
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.
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