Time Series Contrastive Learning with Information-Aware Augmentations

自适应选择数据增强

Information-Aware Criteria for Good Augmentations

高保证度：保证标签信息在

高多样性：最大化增强和x的信息

排列等强增强：破坏时序底层模式

抖动等弱增强：生成过于相似的增强实例

数据集性质不同，对所有数据集采用相同增强方法导致性能不佳

增强将输入扩展到更大的空间，较高的保真度和较高的多样性