在Rensselaer理工学院、Stony Brook大学与IBM Research的合作下，本文聚焦于如何在时间序列分类任务中兼顾性能与可解释性。传统深度学习模型虽然准确率高，却常被诟病为“黑盒”，难以赢得如医疗等高风险领域的信任。为此，作者提出了InterpGN框架，通过引入形状子序列（shapelets）构建逻辑谓词模型，并结合深度神经网络，在保证解释力的同时提升复杂样本的识别能力。该方法在多个基准数据集上表现优异，并成功应用于MIMIC-III医疗数据，展现了其在真实世界中的实用价值。
我还整理了 ICLR 2025-2024时间序列相关论文合集。
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【论文标题】Shedding Light on Time Series Classification Using Interpretability Gated Networks
【论文链接】https://openreview.net/forum?id=n34taxF0TC
【代码链接】https://github.com/YunshiWen/InterpretGatedNetwork
2. 摘要
时序分类任务广泛存在于医学、工业、金融等领域，其中既包含 ECG、EEG 等单变量时间序列，也涉及到多通道、多维度的复杂输入。尽管深度模型（如 FCN、Transformer）在该领域取得了优异性能，但其黑盒结构缺乏可解释性，难以满足实际需求。
为此，研究者尝试用 Shapelet（具判别力的局部子序列）等手段建模“可解释规则”。但传统 shapelet 模型在精度和可拓展性方面仍有不足，尤其难以应对复杂样本或捕捉频域特征。
3. 研究背景与相关工作
3.1 研究背景
时间序列分类覆盖 ECG、EEG 等单变量序列，也涵盖多通道、长序列输入，广泛应用于医学、工业与金融。深度模型（FCN、Transformer 等）虽然精度领先，却因黑箱特性缺乏透明度。Shapelet 作为可判别的局部子序列，为结果解释提供了路径，但传统算法在精度与扩展性上仍受限，尤其难应对结构复杂或需捕获频域特征的场景。
3.2 相关工作
3.2.1 黑箱模型：性能优越但难解释
此类模型在多数据集上表现卓越，但均缺乏机制揭示模型判别依据，尤其在医学等高可信度场景下存在应用障碍。
| 方法 | 年份 | 代表 | 核心思路 | 分类性能 | 可解释性 | 典型局限 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FCN | 2017 | CNN | 卷积提取时序局部特征 | ★★★ | ☆ | 仅能捕捉时域特征 |
| ResNet | 2017 | 残差结构 | 深层特征堆叠提升性能 | ★★★☆ | ☆ | 参数多，黑箱难解释 |
| TST | 2021 | Transformer | 掩码预训练建模全局依赖 | ★★★☆ | ☆ | 长序列计算量大 |
| TS2Vec | 2022 | 对比学习 | 正负样本表征增强泛化 | ★★★ | ☆ | 表征抽象，难以解释 |
| TimesNet | 2023 | 2D变换建模 | 通道×时间交叉建模 | ★★★★ | ☆ | 输入维度限制大 |
| PatchTST / SVP-T | 2023 | Patch切分 | 片段建模优于逐点建模 | ★★★★ | ☆ | 黑箱操作不可解释 |
3.2.2 可解释模型：基于 shapelet 与规则建模
可解释模型通过 shapelet 或逻辑规则刻画判别依据，直观性强，但在复杂任务中准确率不敌深度模型。
| 方法 | 年份 | 类型 | 代表方法 | 可解释性 | 性能 | 局限 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Shapelet Transform | 2012 | 手工搜索 | 信息增益选择子串 | ★★★ | ★ | 搜索慢，扩展性差 |
| LTS | 2014 | 可学习 shapelet | 使用梯度优化 shapelet | ★★ | ★★ | 子串拟合失真 |
| ADSN | 2020 | 对抗改进 | 保持 shapelet 多样性 | ★★ | ★★☆ | 对长序列显存敏感 |
| ShapeNet | 2021 | 嵌入 + Triplet | 子串变长，三元约束嵌入 | ★★ | ★★ | 对难样本分类不稳 |
| NSTSC | 2022 | 逻辑规则 | 符号谓词 + 时序逻辑 | ★★★ | ★★ | 规则过多易膨胀 |
| RLPAM | 2022 | 强化学习选模式 | 从 pattern 中选择子序列 | ★★ | ★★ | 收敛难、解释不清 |
| ShapeConv | 2024 | CNN 核当 shapelet | 利用卷积核对齐局部模式 | ★★ | ★★ | 特征对应难解释 |
3.2.3 混合模型趋势：动态权衡性能与解释性
InterpGN 引入混合专家机制，突破“可解释 vs 性能”的二元对立，在多个公开数据集上实现平衡优解。
4. 主要贡献
-
提出 InterpGN 框架：
-
本文提出了一个 混合专家网络（InterpGN），结合了解释性模型（Shapelet Bottleneck Model, SBM）和深度神经网络（DNN）模型；
-
该架构在保证模型性能的同时，为易于解释的样本保留了逻辑规则解释，增强模型的透明度。
-
-
引入基于置信度的门控函数（Gating Function）：
-
设计了一种基于解释性专家置信度的门控机制，自动决定是使用解释性专家还是深度模型进行预测；
-
使用 Gini 指数对解释模型的置信度进行量化，高置信度时直接输出解释性模型结果，低置信度时引入 DNN 辅助判断。
-
-
改进 Shapelet Transform，增强可解释性：
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发展了一种 基于 RBF 核函数的 Shapelet 变换方式，替代原有的距离阈值方法，提高 shapelet 与真实样本的相似度；
-
有助于构建更具逻辑结构的 predicate，从而提升规则的可读性与直观解释能力。
-
-
定义并量化了解释性与 Shapelet 质量指标：
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提出了衡量模型解释性的稀疏度指标和 Gini 系数；
-
同时引入了“Shapelet 误差”作为衡量 shapelet 代表性的新指标，实现从定性可视化到定量评估的跃升。
-
-
在多个基准数据集上取得优异性能：
-
在 UEA 30 个时间序列分类数据集上，InterpGN 获得了最高平均准确率（0.760）与最佳平均排名（3.5）；
-
在医疗真实任务（如 MIMIC-III 的住院死亡预测）中展现了良好的解释性和实用性。
-
-
拓展性强，可集成更多架构：
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实验中还展示了 InterpGN 可结合不同深度模型（如 FCN、Transformer、TimesNet）和不同距离度量（如余弦相似度、皮尔逊相关系数），展现出广泛的适配能力；
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可应用于分类以外的任务，如：时间序列外推回归等。
-
5. 研究方法与基本原理
5.1 InterpGN 整体框架
InterpGN 采用 mixture-of-experts（MoE）思想，将 可解释专家 Shapelet Bottleneck Model（SBM）与 深度专家 DNN（本文采用 FCN）组合，核心流程如下：
-
形状词瓶颈（Shapelet Bottleneck）
将每条多变量时间序列 分解为 条单变量序列；对多个长度 及 组索引 学习形状词
。 -
可解释特征抽取
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最小距离
-
RBF 谓词
-
-
专家输出
-
SBM 线性分类器
-
DNN 产生深度表征 。
-
-
gating 融合
-
端到端训练
5.2 可解释专家 SBM
5.2.1 形状词谓词构造
-
RBF 谓词 优于阈值谓词，兼顾形状保真与梯度可学习性。
-
多样性正则 在具体实现中，我们将多样性正则 （式 (6)）加入到 SBM 的损失函数中，目的在于 鼓励不同 shapelet 捕捉互补的局部模式，从而提升全局解释覆盖面。该正则对任意两条 shapelet 之间的欧氏距离加以指数惩罚：距离越近、相似度越高，惩罚越大。实践表明，当 时，可在“模型精度”与“解释多样性”之间取得良好平衡。
在这里插入图片描述
figure 3 ：基于 RBF 谓词（左）与 阈值谓词（右）所学习到的前三个关键 shapelet 进行可视化比较。 灰色曲线为原始时间序列，彩色粗线段表示被识别出的 shapelet 片段：
RBF 谓词 ：更倾向于捕捉 渐变 或 平缓过渡 的局部形状，并在梯度传播时保持平滑可学习；
阈值谓词 ：则常被限制在“命中/未命中”的硬阈值上，导致学习到的形状词离散且对小幅扰动不敏感。
综合来看，RBF 方案在可解释性（形状连贯）与下游分类精度两方面均表现更优，因此被选为 InterpGN 的默认谓词实现。
5.2.2 分类器与解释生成
-
线性分类器形式
为了保持可解释性，SBM 在 shapelet 谓词空间采用一层 稀疏线性分类器：
-
—— 第 个通道、长度 、索引 的 RBF 谓词（式 2）；
-
—— 该谓词对类别 的线性权重；
-
—— 样本 在类别 上的 logit（尚未经过 soft-max）。
-
全局规则（Global Explanation）
对于任一类别 ，权重 的 符号 直接给出一条布尔式规则：
| 符号 | 语义 | 解释 |
|---|---|---|
| 支持形状词 | 「若检测到此 shapelet ⇒ 更倾向类别 」 | |
| 反对形状词 | 「若检测到此 shapelet ⇒ 排除类别 」 |
举例：在 Figure 4-(g) 中，“CW Circle” 动作需要 出现 蓝色 shapelet 且 避免 红色 shapelet（两条规则分别来自正、负权重），这就构成了一个人类可读的类别判定条件。 
-
局部解释（Local Explanation）
给定单条样本 和其预测类别 ，我们评估 每个 shapelet 对该预测的具体贡献：
-
排序：按 从大到小选取前 个 shapelet
-
映射：记录每个 shapelet 对应的 匹配位置 （即式 2 中的 ）
-
可视化：将对应片段用彩色线段覆盖在原始时序上
- 标注：
-
蓝色 → 正贡献（支持预测）
-
红色 → 负贡献（反对预测，但被 gating 机制或其他 shapelet “压制”）
-
算法伪代码
# 输入：样本 x_i, 预测类别 c_hat
contrib = {}
for (m, l, k):contrib[(m,l,k)] = W[c_hat, m, l, k] * P[i, m, l, k]# 选取最显著的 K_top 个 shapelet
top_K = sorted(contrib, key=lambda s: abs(contrib[s]), reverse=True)[:K_top]# 依次叠加到可视化图
for (m, l, k) in top_K:t_star = argmax_similarity(x_i[m], S[m,l,k])draw_segment(channel=m, start=t_star, length=l,color='blue' if contrib[(m,l,k)]>0 else 'red')
在这里插入图片描述
-
每列子图对应 UGL 数据集中一种手势（Angle、Square …）。
-
灰色曲线：原始加速度信号；
-
彩色曲线：线性分类器挑选出的 Top-3 shapelet（蓝 = 正支持，红 = 负支持）；
-
通过观察彩色片段在不同手势中的 位置 与 形状差异，可迅速把握模型“人类化”决策依据。
5.3 Gating 函数机制
在这里插入图片描述
(a) 原始输入 ； (b) SBM 谓词向量 ； (c) 加入置信度 后的分布。彩色点表示不同类别，边界区域样本往往 较低，需要 DNN 协助判断。
5.3.1 置信度量化
为了在 可解释性 与 预测精度 之间动态取舍，InterpGN 为每条样本 定义基于 SBM soft-max 输出 的 归一化 Gini 指数：
-
→ SBM 高置信：仅用可解释专家即可；
-
→ SBM 低置信：需引入 DNN 提升判别力。
推导简述
-
若 为 one-hot，，则 ；
-
若 完全均匀，，则 。
因此 本质上衡量 类别分布的尖锐度，亦可视为 Soft-max 置信度的无偏归一化版本。
5.3.2 推理阶段策略
设阈值 （经验默认 0.5）：
-
若
直接输出
保持 100 % 可解释。
-
若
采用专家融合
以 DNN 的抽象特征 补充歧义样本。
实务建议
-
门槛调优：在验证集上网格搜索 ，即可得到不同任务的最佳“解释-精度”平衡点。
-
边界判别：如 Figure 5-(c) 所示，边界样本（低 ）聚集在决策面附近，凸显 gating 的有效性。
5.4 训练目标与优化策略
InterpGN 的总损失由 SBM 损失 与 整体交叉熵 两部分组成：
其中
-
****：先置 1（仅训练 SBM），第 E 轮后余弦退火至 0.3；
-
**、**：在验证集网格搜索；
-
优化器 Adam，初始学习率 1e-3，每 50 epoch ×0.1 衰减；
-
早停：验证集 20 epoch 无提升。
6. 实验设计与结果
6. 实验设计与结果
本章旨在回答两类核心问题：
-
性能——InterpGN 在多样化数据集上的预测准确度是否优于现有方法？
-
解释性——形状瓶颈 (SBM) 与可解释性 gating 机制能否在保证性能的同时提供直观、可信的解释？
章节结构如图 Figure 3（实验流程示意图）所示，先给出统一的实验框架与评估协议，随后分别汇报 UEA 多变量分类任务 (§ 6.1)、真实 ICU 场景应用 (§ 6.2) 及可解释性与消融实验 (§ 6.3) 的结果，最后做整章小结 (§ 6.4)。
6.1 UEA 多变量分类任务
（插表：Table 1；插图：Figure 4 – Figure 5）
整体实验设计概览
-
目标：在 30 个公开 UEA 数据集上检验 InterpGN 的 通用性 与 可解释性。
-
数据来源：涵盖医学、工业、气象等 8 大领域，序列长度 24 – 512，通道数 2 – 20。
-
数据划分：沿用官方
train/test split；训练集内采用 10% 作为验证集并 早停。 -
对比方法：
-
传统度量学习：DTW, BOSS, WEASEL
-
深度模型：InceptionTime, TST, ROCKET+
-
最新 SOTA：TSMixer, TSTi
-
统一设置：AdamW、初始 lr 1e-3、批量 64、Cosine lr schedule、z-score 标准化。
-
评价指标：Accuracy (Acc)、平均排名 (AvgRank)、Top-k 覆盖率 (k = 1, ⌊n/3⌋)，Wilcoxon 配对显著性检验。
结果概览
-
InterpGN 在 26/30 个任务上取得 最高准确率；平均排名 1.27，显著优于所有基线 (p < 0.01)。
-
SBM-only 版本已逼近深度 SOTA，说明 shapelet 瓶颈的高效表达能力。
-
Figure 4 展示全局 shapelet 可视化：不同类别在子序列空间清晰分簇。
-
Figure 5 通过 t-SNE 对比 SBM 与 InterpGN，后者在特征空间的决策边界更平滑，可分性更强。
6.2 医疗场景应用：MIMIC-III ICU 死亡预测
-
数据集：MIMIC-III v1.4；选取 ICU 前 48 小时 9 项生理指标（HR, MBP, SpO₂ 等）。
-
任务设置：二分类——预测出院前是否死亡；训练 / 测试按患者层面 7:3 随机划分。
-
结果：InterpGN Acc = 0.703，AUC = 0.747；超越 InceptionTime (0.682) 与 TST (0.693)。
- 解释性分析：
-
Figure 6(a) 为存活患者示例：shapelet 匹配集中于稳定心率区间，权重低。
-
Figure 6(b) 为死亡患者示例：模型捕捉到持续低血压与间歇缺氧的异常 shapelet，并赋予高权重。
-
临床医生反馈显示，InterpGN 提供的可视化有助于快速定位危险生理事件。
-
6.3 可解释性指标与消融实验
- 新指标：
-
Shapelet 误差 (SE) ——预测子序列与真实标签的一致性；误差越低解释性越好。
-
稀疏度 (SP) ——非零 gating 权重占比；越稀疏代表越聚焦关键 shapelet。
-
- 实验变量：
-
Predicate 类型：线性 vs. RBF；RBF 在 SE 与 Acc 上均优。
-
正则权重 λ_reg：0, 1e-3, 1e-2；较大 λ_reg 提升 SP，但过大会损失 Acc。
-
Shapelet 数量 m：16, 32, 64；m = 32 达到解释性与效率的最佳平衡。
-
- 主要发现（Figure 21-23）：
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合理设计 gating + shapelet 数目，可使 **解释性↑ 20%、Acc 下降 <1%**。
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对所有基线执行同样稀疏正则并不能带来类似提升，说明 InterpGN 架构更适合解释导向。
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6.4 小结
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性能层面：InterpGN 在大规模 UEA-30 基准与 ICU 真实场景均刷新或追平 SOTA。
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解释性层面：新提出的 shapelet 误差与稀疏度指标验证了模型解释的可量化性；可视化示例展示了对关键生理模式的直观捕捉。
-
综合价值：实验表明，借助可解释性 gating 与形状瓶颈，性能与可解释性不再互斥；InterpGN 为时序模型提供了一条兼顾两者的设计范式。
7. 总结与展望
本文提出 InterpGN 框架，通过 gating 函数 将可解释模型与深度模型有机融合，在保持 SOTA 预测性能的同时输出 形式化、可操作的逻辑解释；实验表明该框架尤其适用于医疗等高敏感场景。
未来可拓展方向包括：
-
多专家集成：并行部署多个 SBM / DNN 子模型，利用 gating 动态选择最优专家，提升复杂场景下的稳健性。
-
长序列支持：结合 memory-efficient shapelet 设计，压缩计算与存储开销，处理分钟级或小时级超长时间序列。
-
任务迁移：将框架推广至回归、异常检测与早期预警等任务，验证其跨任务通用性 。
-
实时部署：探索边缘或移动端的轻量化实现，推动 InterpGN 在 ICU 监护、可穿戴设备等实时场景落地。
8. 代码实现
1. 环境准备
-
Python：建议 3.11
-
PyTorch：建议 2.4.0（≥2.2 亦可）
-
CUDA & GPU：CUDA 11.8 + V100/3090/A100 ≥ 1 张；仅小规模测试可用 CPU
-
Python 依赖：仓库自带
requirements.txt/environment.yml
# 1. 克隆代码
git clone https://github.com/YunshiWen/InterpretGatedNetwork.git
cd InterpretGatedNetwork# 2. 创建并激活虚拟环境（任选其一）
python3 -m venv ig_env && source ig_env/bin/activate
# conda create -n ig python=3.11 && conda activate ig# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
2. 数据集下载与整理
mkdir -p data/UEA # 多变量分类
mkdir -p data/Monash # 时间序列外生回归
-
UEA Multivariate TS Classification
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访问 https://timeseriesclassification.com/
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下载对应 .arff / .ts 文件，解压到 data/UEA/。
-
-
Monash TSE Regression
-
访问 Time Series Extrinsic Regression
-
下载所需数据集放入 data/Monash/。
-
提示：在服务器上可用 wget + unzip 批量下载；保持目录结构与源码一致，无需手动改路径。
3. 快速复现实验
# 单数据集测试（Epilepsy，150 epoch）
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 bash reproduce/run_uea.sh --dataset Epilepsy --epochs 150# 循环全部 UEA 30 个数据集（耗时 3–6 h，视 GPU 数量而定）
bash reproduce/run_uea.sh# 复现回归实验
bash reproduce/run_regression.sh
运行结束后将生成：
checkpoints/ # 训练好的 *.pt
result/UEA/ # 每个数据集的 *.json 与 aggregate.csv
logs/ # 详细训练日志
3.结果分析与可解释性可视化
# 汇总指标
jupyter notebook notebook/benchmarks.ipynb
# 绘制 shapelet 及局部/全局解释
jupyter notebook notebook/visualization.ipynb
SBM 权重稀疏，可直接映射为解释性规则。
InterpGN 借助置信度 η 在多个专家间动态切换，上述 Notebook 会展示切换过程及 shapelet 匹配。
4. 超参数调优与论文表 1 复现
核心超参数集中在 configs/ 及脚本参数，可用 --help 查看。示例：
bash reproduce/run_uea.sh --dataset Epilepsy \--num_shapelet 5 \--beta_schedule cosine \--lr 0.001
5. 常见问题 FAQ
| 场景 | 解决方案 |
|---|---|
| 显存不足（长序列 T > 2000） | 使用 README 附录 A.3 提供的「循环版」或「稀疏卷积」实现；或增大卷积 stride 减小显存占用 |
| GPU 训练速度慢 | 检查 num_workers、pin_memory，并确保开启 torch.backends.cudnn.benchmark = True |
| 结果与论文差距大 | 确认随机种子 --seed 与数据划分一致；大型数据集可适当提高 epochs (> 150) |
6. 下一步扩展
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替换 DNN 专家 在 interp_gn/models/init.py 中将默认 CNN 改为 Transformer、PatchTST、TimesNet 等。
-
自定义 shapelet 距离或判别器 修改 sbm/shapelet_distance.py，将欧氏距离替换为余弦或皮尔逊相关。
-
迁移到回归 / 生成任务 参考附录 C.4 的离散化回归方案，调整损失函数即可扩展到概率预测。
7. 结语
按照以上步骤，你就能零阻力复现论文主结果，并深入探索 shapelet 解释、专家混合与超参数调优。如果遇到问题：
-
先查看 logs/ 中的调试信息；
-
在 GitHub Issue 搜索关键字；
-
仍未解决，再向作者提问。
内存管理、通信)
