基于Pytorch，使用改良的Transformer模型应用于多维时间序列的分类任务上
对比模型选择 Fully Convolutional Networks (FCN) and Residual Net works (ResNet)
| DataSet | MLP | FCN | ResNet | Encoder | MCNN | t-LeNet | MCDCNN | Time-CNN | TWIESN | Gated Transformer |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ArabicDigits | 96.9 | 99.4 | 99.6 | 98.1 | 10.0 | 10.0 | 95.9 | 95.8 | 85.3 | 98.8 |
| AUSLAN | 93.3 | 97.5 | 97.4 | 93.8 | 1.1 | 1.1 | 85.4 | 72.6 | 72.4 | 97.5 |
| CharacterTrajectories | 96.9 | 99.0 | 99.0 | 97.1 | 5.4 | 6.7 | 93.8 | 96.0 | 92.0 | 97.0 |
| CMUsubject16 | 60.0 | 100 | 99.7 | 98.3 | 53.1 | 51.0 | 51.4 | 97.6 | 89.3 | 100 |
| ECG | 74.8 | 87.2 | 86.7 | 87.2 | 67.0 | 67.0 | 50.0 | 84.1 | 73.7 | 91.0 |
| JapaneseVowels | 97.6 | 99.3 | 99.2 | 97.6 | 9.2 | 23.8 | 94.4 | 95.6 | 96.5 | |
| Libras | 78.0 | 96.4 | 95.4 | 78.3 | 6.7 | 6.7 | 65.1 | 63.7 | 79.4 | 88.9 |
| UWave | 90.1 | 93.4 | 92.6 | 90.8 | 12.5 | 12.5 | 84.5 | 8.9 | 75.4 | 91.0 |
| KickvsPunch | 61.0 | 54.0 | 51.0 | 61.0 | 54.0 | 50.0 | 56.0 | 62.0 | 67.0 | 90.0 |
| NetFlow | 55.0 | 89.1 | 62.7 | 77.7 | 77.9 | 72.3 | 63.0 | 89.0 | 94.5 | 100 |
| PEMS | - | - | - | - | - | - | - | - | - | 93.6 |
| Wafer | 89.4 | 98.2 | 98.9 | 98.6 | 89.4 | 89.4 | 65.8 | 94.8 | 94.9 | 99.1 |
| WalkvsRun | 70.0 | 100 | 100 | 100 | 75.0 | 60.0 | 45.0 | 100.0 | 94.4 | 100 |
| 环境 | 描述 |
|---|---|
| 语言 | Python3.7 |
| 框架 | Pytorch1.6 |
| IDE | Pycharm and Colab |
| 设备 | CPU and GPU |
多元时间序列数据集, 文件为.mat格式，训练集与测试集在一个文件中，且预先定义为了测试集数据，测试集标签，训练集数据与训练集标签。
数据集下载使用百度云盘，连接如下：
链接：https://pan.baidu.com/s/1u2HN6tfygcQvzuEK5XBa2A
提取码：dxq6
Google drive link:https://drive.google.com/drive/folders/1QFadJOmbOLWMjLrcebZQR_w2fBX7x0Vm?usp=share_link
UEA and UCR dataset:http://www.timeseriesclassification.com/index.php
数据集维度描述
| DataSet | Number of Classes | Size of training Set | Size of testing Set | Max Time series Length | Channel |
|---|---|---|---|---|---|
| ArabicDigits | 10 | 6600 | 2200 | 93 | 13 |
| AUSLAN | 95 | 1140 | 1425 | 136 | 22 |
| CharacterTrajectories | 20 | 300 | 2558 | 205 | 3 |
| CMUsubject16 | 2 | 29 | 29 | 580 | 62 |
| ECG | 2 | 100 | 100 | 152 | 2 |
| JapaneseVowels | 9 | 270 | 370 | 29 | 12 |
| Libras | 15 | 180 | 180 | 45 | 2 |
| UWave | 8 | 200 | 4278 | 315 | 3 |
| KickvsPunch | 2 | 16 | 10 | 841 | 62 |
| NetFlow | 2 | 803 | 534 | 997 | 4 |
| PEMS | 7 | 267 | 173 | 144 | 963 |
| Wafer | 2 | 298 | 896 | 198 | 6 |
| WalkvsRun | 2 | 28 | 16 | 1918 | 62 |
详细数据集处理过程参看 dataset_process.py文件。
- 创建torch.utils.data.Dataset对象，在类中对数据集进行处理，其成员变量定义的有训练集数据，训练集标签，测试集数据，测试集标签等。创建torch.utils.data.DataLoader对象，生成训练过程中的mini-batch与数据集的随机shuffle
- 数据集中不同样本的Time series Length不同，处理时使用所有样本中（测试集与训练集中）最长的时间步作为Time series Length，使用0进行填充。
- 数据集处理过程中保存未添加Padding的训练集数据与测试集数据，还有测试集中最长时间步的样本列表以供探索模型使用。
- NetFlow数据集中标签为1和13，在使用此数据集时要对返回的标签值进行处理。
- 仅使用Encoder：由于是分类任务，模型删去传统Transformer中的decoder，仅使用Encoder进行分类
- Two Tower：在不同的Step之间或者不同Channel之间，显然存在着诸多联系，传统Transformer使用Attentino机制用来关注不同的step或channel之间的相关程度，但仅选择一个进行计算。不同于CNN模型处理时间序列，它可以使用二维卷积核同时关注step-wise和channel-wise，在这里我们使双塔模型，即同时计算step-wise Attention和channel-wise Attention。
- Gate机制：对于不同的数据集，不同的Attention机制有好有坏，对于双塔的特征提取的结果，简单的方法，是对两个塔的输出尽心简单的拼接，不过在这里，我们使用模型学习两个权重值，为每个塔的输出进行权重的分配，公式如下。
h = W · Concat(C, S) + b
g1, g2 = Softmax(h)
y = Concat(C · g1, S · g2) - 在step-wise,模型如传统Transformer一样，添加位置编码与mask机制，而在channel-wise，模型舍弃位置编码与mask，因为对于没有时间特性的channel之间，这两个机制没有实际的意义。
| 超参 | 描述 |
|---|---|
| d_model | 模型处理的为时间序列而非自然语言，所以省略了NLP中对词语的编码，仅使用一个线性层映射成d_model维的稠密向量，此外，d_model保证了在每个模块衔接的地方的维度相同 |
| d_hidden | Position-wise FeedForword 中隐藏层的维度 |
| d_input | 时间序列长度，其实是一个数据集中最长时间步的维度 固定的，直接由数据集预处理决定 |
| d_channel | 多元时间序列的时间通道数，即是几维的时间序列 固定的，直接由数据集预处理决定 |
| d_output | 分类类别数 固定的，直接由数据集预处理决定 |
| q,v | Multi-Head Attention中线性层映射维度 |
| h | Multi-Head Attention中头的数量 |
| N | Encoder栈中Encoder的数量 |
| dropout | 随机失活 |
| EPOCH | 训练迭代次数 |
| BATCH_SIZE | mini-batch size |
| LR | 学习率 定义为1e-4 |
| optimizer_name | 优化器选择 建议Adagrad和Adam |
| 文件名称 | 描述 |
|---|---|
| dataset_process | 数据集处理 |
| font | 存储字体，用于结果图中的文字 |
| gather_figure | 聚类结果图 |
| heatmap_figure_in_test | 测试模型时绘制的score矩阵的热力图 |
| module | 模型的各个模块 |
| mytest | 各种测试代码 |
| reslut_figure | 准确率结果图 |
| saved_model | 保存的pkl文件 |
| utils | 工具类文件 |
| run.py | 训练模型 |
| run_with_saved_model.py | 使用训练好的模型（保存为pkl文件）测试结果 |
简单介绍几个
- random_seed:用于设置随机种子，使每一次的实验结果可复现。
- heatMap.py:用于绘制双塔的score矩阵的热力图，用来分析channel与channel之间或者step与step之间的相关程度，用于比较的还有DTW矩阵和欧氏距离矩阵，用来分析决定权重分配的因素。
- draw_line:用于绘制折线图，一般需要根据需要自定义新的函数进行绘制。
- visualization:用于绘制训练模型的loss变化曲线和accuracy变化曲线，判断是否收敛与过拟合。
- TSNE：降维聚类算法并绘制聚类图，用来评估模型特征提取的效果或者时间序列之间的相似性。
- .pkl文件需要先训练，并在训练结束时进行保存(设置参数为True)，由于github对文件大小的限制，上传文件中不包含训练好的.pkl文件。
- .pkl文件使用pycharm上的1.6版本的pytorch和colab上1.7的pytorch保存，若想load模型直接进行测试，需要测试使用的pytorch版本尽可能高于等于1.6版本。
- 根目录文件如saved_model,reslut_figure为保存的默认路径，请勿删除或者修改名称，除非直接在源代码中对路径进行修改。
- 请使用百度云盘提供的数据集，不同的MTS数据集文件格式不同，本数据集处理的是.mat文件。
- utils中的工具类，在绘制彩色曲线和聚类图时，对于图中颜色的划分，由于需求不能泛化，请在函数中自行编写代码定义。
- save model保存的.pkl文件在迭代过程中不断更新，在最后保存最高准确率的模型并命名，命名格式请勿修改，因为在run_with_saved_model.py中，对文件命名中的信息会加以利用，若干绘图结果的命名也会参考其中的信息。
- 优先选择GPU，没有则使用CPU。
[Wang et al., 2017] Z. Wang, W. Yan, and T. Oates. Time series classification from scratch with deep neural networks:A strong baseline. In 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pages 1578–1585, 2017.