论文标题：LEARNING TO EMBED TIME SERIES PATCHES INDEPENDENTLY
下载地址：https://arxiv.org/pdf/2312.16427v1.pdf
开源代码：https://github.com/seunghan96/pits
前言
之前的文章我们读了Patch TST，建议大家阅读原论文，毕竟是基础，我的论文解读放在下方。
客观讲，Patch方法目前在时间序列领域几乎等同于attention，用了确实比没用好。这篇文章就是继patch TST之后的另一篇，但从题目名字可以看出该文章工作重点是学习patch的特征表示方法。
具体来说，作者对比了 patch independent和patch dependent 两种方法，所产生的特征的优劣。按照作者说法，patch independent 方法结构简单、参数少，效果好。
patch 依赖和独立
理解这个任务，首先要知道为什么对时间序列数据进行patch后，还有依赖和独立一说。这是因为大多数模型，包括patch TST在做预测的时候，为了提高特征表征能力，都增加了自监督表示学习策略。就像训练文本大模型一样，可以遮住一句话中的一些词，然后预测这些被遮住的词，或者用遮住的词预测其周围的词语。在PatchTST中，作者也是故意随机移除输入序列的一部分内容，并训练模型恢复缺失的内容。
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patch dependent，PD：参考transformer，用周围patch预测被遮住patch，引入attention等交互机制。很好理解，因为对被遮蔽对象的预测依赖于周围的patch。重点：在本文中是预测被遮蔽的patch
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patch independent，PI：基于重构策略，利用未被遮蔽的patch进行重构（reconstruction，或者说是预测）
按照作者的说法，在时间序列这一领域，预测被mask的patch是不必要的。通过实验其实可以发现，在PD任务上预训练的Transformer，在分布发生变化的情况下无法预测测试数据的，但在PI任务上预训练的模型表现出对此更为鲁棒的特性。换句话说，只需要用patch自己本身的信息就能实现预测，文中称之为patch independent建模。
下图对比了PI和PD方法的差别，PI方法（图2a左），只单独使用Linear或MLP，patch之间没有交互；PD方法，使用MLP-Mixer、Transformer结构融合不同patch信息，这里patch是有交互的。显然，PD方法参数量和模型结构更加复杂，且考虑到了上下文信息，按理说效果应该更好？
patch 依赖和独立
Patch Independence for Time Series，PITS
本文的模型结构部分如图所示，由于摒弃了MLP- Mixer和Transformer，模型结构非常清晰（简单），就是Linear+MLP，核心就是编码然后重构。注意重构有两种策略：一种所有patch拼接后，过FC和MLP，然后重构；第二种是每个patch过FC和MLP，然后逐个重构，作者采用了第二种，即channel /Patch independent建模重构。
为什么说是channel /Patch independent？因为每个变量单独过MLP，多个变量共享MLP参数，同样的，每个patch单独过MLP，多个patch共享MLP参数。
对比学习
按作者论文中的说法，对比学习主要用来学习patch之间的关系，分层次地捕捉相邻的时间序列信息，所以我个人认为“独立”也是相对而言的。
对比学习需要两个视图来生成正样本，作者通过如下遮蔽策略实现了这一点：mask掉50%的patch，将该序列及与其mask完全相反的序列作为两个视图，使用对比学习的目标进行优化。需要注意的是，遮蔽的目的是为了为对比学习生成两个视图；它不影响提出的补丁独立任务，并且在使用提出的补丁独立架构时不需要额外的前向传播，因此额外的计算成本可以忽略不计。
如上图所示，论文使用了一种层次建模方法进行对比学习，并计算每个层次上的最大池化和聚合损失。然后，模型学习在一个视图中找到缺失的补丁信息，通过将与另一个视图和其他视图的相似性进行对比，从而使模型能够层次化地捕捉相邻的时间序列信息，实现从细粒度到粗粒度的对比学习。
实验结果
从实验结果来看，本文提出的方法相对于最先进的基于Transformer的模型，在时间序列预测和分类性能上都有所提升，同时在参数数量、训练和推断时间方面更为高效。
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