基于深度迁移学习进行时间序列分类

论文动机 通常来说，用传统的机器学习方法（例如 KNN、DTW）进行时间序列分类能取得比较好的效果。但是，基于深度网络的时间序列分类往往在大数据集上能够打败传统方法。另一方面，深度网络必须依赖于大量的训练数据，否则精度也无法超过传统机器学习方法。在这种情况下，进行数据增强、收集更多的数据、实用集成学习模型，都是提高精度的方法。这其中，迁移学习也可以被用在数据标注不足的情况。 从深度网络本身来看，有

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