この記事では、時系列予測における新たな損失関数「残差情報損失（RI-Loss）」を提案しています。従来の方法は平均二乗誤差（MSE）を使用しており、これが時間的関係やデータ内のノイズを考慮できないという問題があります。RI-Lossはヒルベルト・シュミット独立基準（HSIC）に基づき、残差系列とランダム時系列間の依存関係を明示的にモデル化することで、より堅牢でノイズに配慮した表現を実現します。理論的には、最初の非漸近的なHSIC境界を導出し、収束率の最適化を達成します。実験では、8つの実世界ベンチマークと5つの主要な予測モデルによって、予測性能の向上が確認されています。この研究のコードは再現性を確保するために公開される予定です。