A Unified Contrastive-Generative Framework for Time Series Classification

📄 arXiv: 2508.09451v1 📥 PDF

作者: Ziyu Liu, Azadeh Alavi, Minyi Li, Xiang Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-08-13

💡 一句话要点

提出CoGenT框架以解决多变量时间序列分类中的对比与生成学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 自监督学习 时间序列分类 对比学习 生成学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的对比学习方法在时间序列数据中对高类内相似度非常敏感，而生成方法又依赖于大规模数据集，导致应用受限。
  2. 本文提出的CoGenT框架通过联合对比和生成优化，旨在克服上述两种方法的局限性，充分发挥它们的互补优势。
  3. 在六个不同的时间序列数据集上进行的实验表明，CoGenT在F1得分上分别比SimCLR和MAE提升了59.2%和14.27%。

📝 摘要（中文）

自监督学习（SSL）在多变量时间序列分类中主要包括对比方法和生成方法。尽管这两种方法各自有效，但它们的互补潜力尚未被充分探索。本文提出了对比生成时间序列框架（CoGenT），这是第一个通过联合对比-生成优化来统一这两种范式的框架。CoGenT克服了对比学习在时间数据中对高类内相似度的敏感性，同时减少了生成方法对大数据集的依赖。我们在六个多样化的时间序列数据集上评估了CoGenT，结果显示与独立的SimCLR和MAE相比，F1得分分别提升了59.2%和14.27%。分析表明，混合目标在保持判别能力的同时获得了生成的鲁棒性。这些发现为时间领域的混合自监督学习奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多变量时间序列分类中对比学习和生成学习的局限性。现有对比方法在高类内相似度情况下表现不佳，而生成方法则需要大量数据支持，限制了其应用。

核心思路：CoGenT框架通过联合对比和生成优化，利用两者的互补性，增强模型在时间序列数据中的表现。该设计旨在同时提高判别能力和生成鲁棒性。

技术框架：CoGenT的整体架构包括对比学习模块和生成学习模块，通过联合优化的方式进行训练。对比模块专注于实例区分，而生成模块则建模数据分布，二者相辅相成。

关键创新：CoGenT是首个将对比学习与生成学习统一的框架，解决了各自的局限性，特别是在时间序列数据中的应用。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡对比和生成目标，同时在网络结构上进行了优化，以适应时间序列数据的特性。

📊 实验亮点

实验结果显示，CoGenT在六个时间序列数据集上表现优异，F1得分分别比独立的SimCLR和MAE提升了59.2%和14.27%。这一显著提升证明了混合目标在时间序列分类中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融市场分析、医疗监测、智能制造等多个时间序列数据密集的领域。通过提升时间序列分类的准确性，CoGenT能够为实时决策提供更可靠的支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Self-supervised learning (SSL) for multivariate time series mainly includes two paradigms: contrastive methods that excel at instance discrimination and generative approaches that model data distributions. While effective individually, their complementary potential remains unexplored. We propose a Contrastive Generative Time series framework (CoGenT), the first framework to unify these paradigms through joint contrastive-generative optimization. CoGenT addresses fundamental limitations of both approaches: it overcomes contrastive learning's sensitivity to high intra-class similarity in temporal data while reducing generative methods' dependence on large datasets. We evaluate CoGenT on six diverse time series datasets. The results show consistent improvements, with up to 59.2% and 14.27% F1 gains over standalone SimCLR and MAE, respectively. Our analysis reveals that the hybrid objective preserves discriminative power while acquiring generative robustness. These findings establish a foundation for hybrid SSL in temporal domains. We will release the code shortly.