時系列ファウンデーションモデルの埋め込み空間における非定常性
arXiv cs.LG / 2026/4/21
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要点
- 本論文は、時系列ファウンデーションモデル（TSFM）の埋め込み空間における「非定常性」と、単なる分布シフトを切り分けて理解しようとし、先行研究がそれらを混同してきた点を問題化しています。
- 平均シフト、分散変化、線形トレンドといった分布的な非定常性が、制御された条件下でTSFM埋め込み空間上で線形に検出可能かを検討しています。
- 長いメモリや単位根に近い振る舞いなどに起因する「持続性」による時間的非定常性も分析し、これを明示的な分布変化ではなく弱定常性の違反として位置づけています。
- さらに、シフト強度を系統的に変えつつ複数のTSFMを評価した結果、非定常性の検出可能性は滑らかに低下し、モデルごとに異なる（モデル特有の）失敗モードが現れることを示しています。
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