ConvTimeNet是一种基于深度分层全卷积的新型时间序列建模方法，无需自注意力机制即可高效建模多尺度依赖关系。
原文标题：WWW2025 | ConvTimeNet：基于深度分层全卷积的多尺度时间序列建模
原文作者：数据派THU
冷月清谈：
该方法的核心优势在于：
1. 精准提取局部模式：采用可变形时间片嵌入，自适应选择最具信息量的局部模式。
2. 有效捕捉多尺度依赖：深度层次化全卷积块，结合深度可分卷积、点卷积和大卷积核机制，增强多尺度信息建模能力。
3. 高效的计算效率：相较于Transformer，ConvTimeNet在更低的计算成本下实现了更大感受野。
实验结果表明，ConvTimeNet在多个时间序列预测和分类任务上取得了最优或次优的性能表现，超越了现有主流方法，尤其在长期预测任务中表现出色。该研究有望推动纯卷积网络在时间序列分析领域的复兴。
怜星夜思：
2、文章提到了可变形时间片嵌入，这个技术具体是如何工作的？它比传统的固定窗口分割有什么优势？
3、ConvTimeNet在实际应用中有哪些潜在的应用场景？它在哪些领域可能会有更大的发展空间？
原文内容
来源：时序人本文约2200字，建议阅读8分钟
本文希望推动时间序列分析迈向更高效、更精准的新时代，让卷积网络在这一领域重新焕发光彩。
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局部模式提取不够精准——多数方法采用固定窗口分割，无法自适应识别最具信息量的局部模式。
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多尺度依赖关系建模受限——现有模型缺乏对不同时间尺度之间关系的有效捕捉，影响了全局信息的利用。
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重新思考卷积网络在时间序列分析中的作用，结合现代深度学习技术，使其在处理复杂时间序列任务时能够匹敌甚至超越 Transformer。
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优化时间序列的局部模式提取方式，让模型能够自适应地选择最有代表性的时间片段，而不是依赖固定窗口。
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提升跨尺度的时间依赖建模能力，确保模型既能捕捉局部信息，也能刻画长程时间依赖。
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可变形时间片嵌入：采用数据驱动的方式切分时间序列，自适应选择最具信息量的局部模式，避免固定窗口切割带来的信息损失。
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深度层次化的全卷积块：将深度可分卷积和点卷积结合，并通过大卷积核机制扩大感受野，增强多尺度信息建模能力。
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时序预测任务：在9个公共数据集（如ETT、Electricity、Traffic、Weather）上进行评测，ConvTimeNet 在70%以上的任务中优于Transformer-based方法，尤其在长期预测任务中表现出色。
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时序分类任务：在10个来自 UEA 时间序列分类数据集的实验中，ConvTimeNet 在80%以上的测试集上取得了最优或次优表现，超越了 Transformer 等先进方法。
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模型对比：与主流方法（如PatchTST、TimesNet、MiniRocket等）对比，ConvTimeNet 在计算效率和预测精度之间取得了最佳平衡，证明了纯卷积架构的可行性。
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多变量时间序列建模：探索如何更好地捕捉跨通道（Cross-Channel）的依赖关系，提高多变量时间序列的建模能力。
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超参数自动优化：利用神经架构搜索（NAS）技术自动调整模型结构，减少人工调参成本。
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自监督学习：结合预训练策略，提高模型在低数据量情况下的泛化能力，使 ConvTimeNet 在实际应用中更加高效。
*部分参考文献
Tao, X., Pan, T., Cheng, M., & Luo, Y. (2024). Hierarchical Multimodal LLMs with Semantic Space Alignment for Enhanced Time Series Classification. arXiv preprint arXiv:2410.18686.
Wang, J., Cheng, M., Mao, Q., Liu, Q., Xu, F., Li, X., & Chen, E. (2024). TableTime: Reformulating Time Series Classification as Zero-Shot Table Understanding via Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2411.15737.
Cheng, M., Liu, Q., Liu, Z., Li, Z., Luo, Y., & Chen, E. (2023, April). Formertime: Hierarchical multi-scale representations for multivariate time series classification. In Proceedings of the ACM Web Conference 2023 (pp. 1437-1445).
Liu, Z., Yang, J., Cheng, M., Luo, Y., & Li, Z. (2024, August). Generative pretrained hierarchical transformer for time series forecasting. In Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 2003-2013).
