ICLR 2023에 publish된 논문이고 주된 내용은

interperiod-variation, intraperiod-variation(기간내, 기간 간 변동) 모두 포착하는 모델 아키텍처 제안

• • 1차원 시계열 데이터를 2차원 데이터로 변환하여 convolution으로 feature extraction
  • ResNet의 residual block을 이용한 TimesBlock 제안
  • 파라미터 수를 줄이기 위해 GoogLeNet의 Inception 사용

• 5개의 General Task에 대하여 SOTA 달성

  • 장기 예측(long-term forecasting)
  • 단기 예측(short-term forecasting)
  • 결측치 대입(imputation)
  • 분류(classification)
  • 이상치 탐지(anomaly detection)