論文の概要: Learning Similarity Metrics for Numerical Simulations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07863v2
• Date: Tue, 23 Jun 2020 18:14:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 19:50:54.435273
• Title: Learning Similarity Metrics for Numerical Simulations
• Title（参考訳）: 数値シミュレーションのための学習類似度メトリクス
• Authors: Georg Kohl, Kiwon Um, Nils Thuerey
• Abstract要約: 本稿では,様々な数値シミュレーションソースから得られるデータを比較するため,安定かつ一般化された指標(LSiM)をニューラルネットワークで計算する手法を提案する。 提案手法は,計量の数学的性質を動機としたシームズネットワークアーキテクチャを用いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.39625644221578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a neural network-based approach that computes a stable and generalizing metric (LSiM) to compare data from a variety of numerical simulation sources. We focus on scalar time-dependent 2D data that commonly arises from motion and transport-based partial differential equations (PDEs). Our method employs a Siamese network architecture that is motivated by the mathematical properties of a metric. We leverage a controllable data generation setup with PDE solvers to create increasingly different outputs from a reference simulation in a controlled environment. A central component of our learned metric is a specialized loss function that introduces knowledge about the correlation between single data samples into the training process. To demonstrate that the proposed approach outperforms existing metrics for vector spaces and other learned, image-based metrics, we evaluate the different methods on a large range of test data. Additionally, we analyze generalization benefits of an adjustable training data difficulty and demonstrate the robustness of LSiM via an evaluation on three real-world data sets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な数値シミュレーションソースから得られるデータを比較するため,安定かつ一般化された指標(LSiM)をニューラルネットワークで計算する手法を提案する。 我々は,運動と移動に基づく偏微分方程式(pdes)から生じるスカラー時間依存2次元データに着目した。 提案手法は,計量の数学的性質を動機としたシームズネットワークアーキテクチャを用いている。 我々は,pdeソルバを用いた制御可能なデータ生成セットアップを利用して,制御環境における参照シミュレーションからますます異なる出力を生成する。 学習メトリクスの中心的な構成要素は、トレーニングプロセスに単一のデータサンプル間の相関に関する知識を導入する特殊な損失関数である。 提案手法は,ベクトル空間や他の学習された画像ベースメトリクスの既存の指標よりも優れていることを示すため,幅広いテストデータ上で異なる手法を評価する。 さらに,調整可能なトレーニングデータ難易度の一般化効果を分析し,実世界の3つのデータセットの評価を通してlsimのロバスト性を示す。

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