오늘 세미나에서는 시계열 데이터에서 발생하는 distribution shift 문제를 OOD 관점에서 해결하기 위한 FOIL(FOrecasting for Out-of-distribution TS generalization via Invariant Learning) 프레임워크가 소개되었습니다.
발표를 들으면서 특히 흥미로웠던 부분은, 기존의 단순한 ERM 접근이 아니라 invariant learning 관점에서 시계열 데이터를 재정의하고, 관측되지 않은 변수와 환경 레이블 부재라는 현실적인 문제를 해결하기 위해 surrogate loss와 environment inference 모듈을 제안했다는 점이었습니다. 단순히 새로운 모델 구조를 제안하는 것이 아니라, 왜 일반적인 invariant learning이 시계열에 그대로 적용되기 어려운지를 명확히 짚어주고 그에 대한 이론적·실험적 대안을 보여준 점이 인상 깊었습니다.
또한 FOIL이 다양한 backbone 모델과 데이터셋에서 일관되게 성능을 개선하는 실험 결과를 보면서, 이 접근법이 단순히 학술적인 기여를 넘어 실질적으로도 의미가 있다는 생각이 들었습니다.

개인적으로는 distribution shift 문제를 단순한 ‘잡음’으로 보지 않고, 일반화 가능성을 위한 근본적 도전 과제로 바라보게 된 계기가 된 것 같습니다. 좋은 발표 준비해 주셔서 감사합니다!

이번 세미나에서는 "Time-Series Forecasting for Out-of-Distribution Generalization Using Invariant Learning" 라는 주제로 진행되었습니다. 시계열 데이터에서 빈번히 발생하는 분포 변화(distribution shift)를 단순한 잡음이나 noise가 아닌 근본적인 OOD generalization 문제로 접근하고, 이를 해결하기 위해 Invariant Learning(IL) 원칙을 적용한 FOIL 프레임워크를 제안한 점이 매우 인상적이었습니다. 특히 기존 ERM 기반 시계열 모델이 environment 간 차이·미관측 변수(Z)로 인해 과적합 및 예측력 저하를 겪는 현실을 면밀히 분석하고, 1) Surrogate Loss로 미관측 변수를 간접 보정하고, 2) 특정 환경 레이블이 없어도 representation 추출을 통한 environment 추론 모듈과 IL을 교대 최적화하는 구조를 세분화해서 제시했습니다. FOIL은 시계열 모델링에서 가장 까다로운 distribution shift와 환경 추정 문제를 체계적으로 재정의하고, IL 기반으로 풀어가는 실제적·이론적 기여가 돋보였던 발표였습니다. 좋은 자료 준비해주셔서 감사합니다.

이번 세미나에서는 "Time-Series Forecasting for Out-of-Distribution Generalization Using Invariant Learning" 논문에 대해 소개해주셨습니다. 시계열 데이터에서 발생하는 out-of-distributiongeneralization 문제를 Invariant Learning 관점에서 풀어내려는 FOIL 프레임워크를 다루었습니다. 시계열 데이터는 시간에 따라 분포가 변동하기 때문에 학습된 모델이 테스트 시점의 데이터에 일반화하기 어렵다는 문제가 있는데, 이를 해결하기 위해 관측되지 않은 교란 변수들의 영향을 줄이기 위한 surrogate loss를 도입하고, 별도의 environment label 없이도 환경을 추론할 수 있는 모듈을 설계하여 Invariant representation을 학습하는 과정을 제안한 점이 인상 깊었습니다. 특히 environment inference와 joint optimization을 통해 환경 추론과 representation 학습을 교대로 수행하면서 모델의 안정성을 높이는 접근은 실제 적용 가능성 측면에서도 흥미로운 시도라고 생각됩니다. 좋은 논문 소개해주셔서 감사합니다!

Time-series domain에서의 invariant learning에 대해 처음 고민해볼 수 있는 시간이었습니다. 비관측 변수로 인해 sufficiency/invariant 가정이 흔들리고, 명시적인 environment labels이 부재하다는 상황 하에서 시계열 예측 과업을 수행하기 위한 파이프라인 (pre-training -> environment regressor 학습 -> pre-trained model 재학습)이 논리적이라고 느꼈습니다. 결과적으로 model-agnostic한 프레임워크로 TSF-OOD를 invariant learning으로 접근했다는 것이, 성능을 떠나서 상당히 의의가 있는 연구인 듯합니다. 안정적인 학습을 위해 Y의 예측 가능한 부분에 대한 학습을 위한 loss, Y 전체 예측의 학습을 위한 loss, invariance property 보장을 위한 loss 세 가지로 분리한 것도 인상깊었습니다. 다만 loss weight의 설정에 따라 학습 안정성이 어떻게 달라지는 지도 추가로 궁금했습니다. 전반적으로 시계열 분야에서 뻔하지 않고 고유한 문제 정의와 방법론 제안으로 좋은 연구였던 듯합니다, 감사합니다!

이번 세미나는 시계열 예측에서 발생하는 Distribution Shift 문제를 OOD 관점에서 다루고, 이를 Invariant Learning으로 완화하려는 FOIL 프레임워크를 소개했습니다. 기존 TSF 모델들이 평균적 상관관계 학습에 치중해 새로운 분포에서 일반화가 약하다는 점을 지적하고, 관측되지 않는 변수(𝑍)와 환경 레이블 부재 문제를 해결하기 위해 Label Decomposing, Environment Inference, Invariant Learning 세 모듈을 제안한 점이 흥미로웠습니다. 특히 surrogate loss를 통해 unobserved covariates의 영향을 줄이고, 환경을 추론해 학습에 반영한다는 접근이 참신했습니다. 다만 FOIL이 여전히 복잡한 구조와 추가적인 가정에 의존한다는 점에서 실제 적용 시 제약이 있을 수 있다는 아쉬움이 남습니다. 그럼에도 불구하고 다양한 데이터셋에서 큰 성능 향상을 보였고, 시계열 예측의 OOD 일반화 문제를 이론적으로 풀어낸 점에서 의미 있는 연구라고 생각합니다. 발표 덕분에 시계열 분야의 새로운 연구 흐름을 잘 이해할 수 있었습니다.

이번 세미나에서는 "Time-Series Forecasting for Out-of-Distribution Generalization Using Invariant Learning" 논문에 대해 소개해주셨습니다. 본 논문에서 제안하는 FOIL은 시계열 데이터에서 자주 발생하는 분포 변화 문제를 단순한 distribution shift가 아니라 OOD generalization 문제로 재정의하고, 이를 Invariant Learning 관점에서 풀어낸 점이 인상 깊었습니다. 특히 관측되지 않은 외생 변수들의 영향을 줄이기 위해 surrogate loss를 설계하고, 환경 레이블이 없는 상황에서도 environment inference를 통해 invariant representation을 학습하도록 구성한 접근이 신선했습니다 . 또한 Label Decomposing, Environment Inference, Invariant Learning의 세 가지 모듈을 단계적으로 결합해 framework를 완성한 구조가 잘 이해되었고, 특히 ILI 데이터셋에서 OOD 상황을 잘 포착해 의미 있는 개선을 보인 부분은 실제 응용 가능성 측면에서도 흥미로웠습니다 . 좋은 논문 공유해주셔서 감사합니다!

이번 세미나는 시계열 데이터의 공통된 분포만 학습할 수 있는 프레임워크를 제시한 "Time-Series Forecasting for Out-of-Distribution Generalization Using Invariant Learning"을 중심으로 진행되었습니다. 시계열 데이터는 데이터 간, 시점 간 분포가 매우 극심하게 변화하는 문제가 존재하고, 이로 인해 OOD 성능이 매우 저하되게 됩니다. 실제 방법론은 입력 데이터를 정규화하고, temporal environments를 예측하는 보조 loss를 사용하는 매우 단순한 방법론을 취하고 있습니다. 하지만 실제 그 구현까지는 관찰되지 않고, 일반화가 어려운 잠재변수를 소거하는 수식적 전개가 포함되어 있었습ㄴ다. 실제 성능 면에서도 기존 시계열 예측 모델에 적용할 경우 큰 성능 개선을 달성하였고, 무엇보다 기존의 ood 해소 방법론보다 잘 작동하는 것을 확인할 수 있었습니다. 시계열 도메인의 특성상 문제가 직관적으로 보이지 않는 경우가 많은데 이를 수식적으로 잘 해결한 논문이라 생각합니다. 좋은 발표 감사드립니다.

이번 세미나는 시계열 예측에서의 분포 변화 문제를 OOD 일반화 관점에서 새롭게 해석한 FOIL 프레임워크를 다루었습니다. 기존의 시계열 모델들이 특정 데이터 분포나 평균적 상관관계에 지나치게 의존해 새로운 환경에서는 성능이 급격히 저하된다는 점을 잘 짚어주었고, 이를 해결하기 위해 Label Decomposing, Environment Inference, Invariant Learning 세 가지 모듈을 유기적으로 연결한 구조가 흥미로웠습니다. 특히 환경 레이블이 존재하지 않는 상황에서도 surrogate loss를 활용해 잠재적인 외생 변수의 영향을 완화하고, 환경을 추론하여 학습에 반영한다는 접근이 인상 깊었습니다.
실제 산업 데이터나 다양한 환경에 바로 적용하기에는 제약이 있을 수 있지만, 시계열 분야에서 distribution shift 문제를 단순 적응(adaptation)이 아니라 이론적 OOD 일반화 문제로 풀어낸 시도로서 가치가 있다고 생각합니다. 좋은 발표 감사드립니다.

이번 세미나에서는 시계열 예측에서 분포 변화(distribution shift) 문제를 OOD generalization 문제로 새롭게 정의하고, 이를 Invariant Learning으로 해결하고자 제안된 FOIL 프레임워크에 대해 다루었습니다. FOIL은 관측되지 않은 외생 변수의 영향을 완화하기 위해 surrogate loss를 도입하고, 환경 레이블 없이도 환경을 추론하는 모듈을 포함해 invariant representation을 학습합니다. Label Decomposing → Environment Inference → Invariant Learning의 단계적 구조가 설계적으로 명확했으며, 특히 ILI 등 실제 OOD가 발생하는 환경에서의 예측 성능이 개선되었다는 점에서 응용 가능성이 돋보였습니다. 다만 복잡한 구조와 추가 가정이 실제 적용에 제약으로 작용할 수 있다는 점은 고려가 필요해 보입니다. 그럼에도 시계열 OOD 일반화 문제에 이론적 기반을 제공한 의미 있는 시도라고 생각됩니다. 좋은 발표 감사합니다.

이번 세미나에서는 “Time-Series Forecasting for Out-of-Distribution Generalization Using Invariant Learning (ICML 2024)” 논문을 중심으로, 시계열 예측에서 분포 변화 상황에 강인한 일반화 성능을 확보하기 위한 불변 학습(invariant learning) 접근법을 소개해주셨습니다. 본 연구는 기존 모델들이 훈련 데이터 분포에 과도하게 의존해 새로운 환경에서 성능이 급격히 저하되는 문제를 해결하고자 제안되었습니다. 발표에서는 시계열 데이터의 시간적 패턴 중 환경 변화와 무관하게 유지되는 불변 요소를 학습 대상으로 삼는 방법을 설명하셨습니다. 이를 위해 환경별 특징을 분리하고, 모델이 환경에 따라 변하지 않는 공통 인과 구조를 학습하도록 유도하는 손실 설계를 제안했습니다. 이 접근은 다양한 도메인이나 시점에서 수집된 데이터에서도 안정적으로 예측을 수행할 수 있게 해주며, 특히 현실 환경에서 분포 편차가 큰 산업·기후·금융 시계열에 효과적으로 적용될 수 있음을 보여주었습니다. 이번 발표는 시계열 예측의 일반화 문제를 근본적으로 다루며, 실세계 적용 가능성을 높이는 흥미로운 방향을 제시한 연구였습니다. 좋은 발표 감사합니다!