自己相関が時系列予測用KANにおけるスペクトルバイアスを再導入する
arXiv cs.LG / 2026/4/28
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要点
- 本論文は、KANが従来のニューラルネットで見られるスペクトルバイアスを克服できるという主張が、入力独立性という前提に依存しており、時系列予測ではその前提が崩れると指摘しています。
- ラグ付き観測に含まれる時間的自己相関が、KANにスペクトルバイアスを再導入し、その強さが増すほどバイアスもより顕著になることを見出しています。
- 理論解析と実験の両面から、自己相関が強い入力では標準的なKANがTSFで大きな困難を抱える可能性を示しています。
- 問題への対処として、DCT前処理によりネットワーク入力同士の相関を下げる手法を提案し、時系列予測実験で低周波への選好が大幅に低減されることを確認しています。
