論文の概要: Regularization-based Continual Learning for Anomaly Detection in
Discrete Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.00509v1
- Date: Sat, 2 Jan 2021 20:06:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-13 07:20:47.857635
- Title: Regularization-based Continual Learning for Anomaly Detection in
Discrete Manufacturing
- Title(参考訳): 離散生産における異常検出のための正規化に基づく連続学習
- Authors: Benjamin Maschler, Thi Thu Huong Pham, Michael Weyrich
- Abstract要約: 異常の早期検出により、オペレーターは害を防止できる。
生産機械や製品に欠陥があります
データ駆動異常検出の現在のアプローチは、トレーニングされたプロセスの正確な結果を提供する。
継続的学習はこのような柔軟性を約束し、以前の学習した知識を新しいタスクに自動適応させることができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The early and robust detection of anomalies occurring in discrete
manufacturing processes allows operators to prevent harm, e.g. defects in
production machinery or products. While current approaches for data-driven
anomaly detection provide good results on the exact processes they were trained
on, they often lack the ability to flexibly adapt to changes, e.g. in products.
Continual learning promises such flexibility, allowing for an automatic
adaption of previously learnt knowledge to new tasks. Therefore, this article
discusses different continual learning approaches from the group of
regularization strategies, which are implemented, evaluated and compared based
on a real industrial metal forming dataset.
- Abstract(参考訳): 個別の製造プロセスで発生する異常の早期かつ堅牢な検出により、オペレーターは害を防止できる。
生産機械や製品に欠陥があります
データ駆動異常検出に対する現在のアプローチは、トレーニングされたプロセスの正確な結果をもたらすが、多くの場合、変更に柔軟に適応する能力に欠ける。
製品で
継続的学習はこのような柔軟性を約束し、以前の学習した知識を新しいタスクに自動適応させることができる。
そこで本論文では, 実産業用金属形成データセットに基づいて実装, 評価, 比較を行う正則化戦略群から, 連続学習アプローチについて述べる。
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