論文の概要: Ensemble learning and iterative training (ELIT) machine learning: applications towards uncertainty quantification and automated experiment in atom-resolved microscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08449v2
• Date: Fri, 22 Jan 2021 01:58:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-21 20:34:51.689264
• Title: Ensemble learning and iterative training (ELIT) machine learning: applications towards uncertainty quantification and automated experiment in atom-resolved microscopy
• Title（参考訳）: エンサンブルラーニングと反復学習(ELIT)機械学習:原子分解顕微鏡における不確実性定量化と自動実験への応用
• Authors: Ayana Ghosh, Bobby G. Sumpter, Ondrej Dyck, Sergei V. Kalinin, and Maxim Ziatdinov
• Abstract要約: 深層学習は、画像の分野をまたいだ迅速な特徴抽出の技法として登場した。 本稿では,原子分解電子顕微鏡における特徴抽出における深層学習の応用について検討する。 このアプローチは、深層学習解析に不確実性をもたらし、また、画像条件の変化によるネットワークの再訓練が人間のオペレータやアンサンブルからのネットワークの選択に代えて、分散のずれを補うための自動実験的検出を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has emerged as a technique of choice for rapid feature extraction across imaging disciplines, allowing rapid conversion of the data streams to spatial or spatiotemporal arrays of features of interest. However, applications of deep learning in experimental domains are often limited by the out-of-distribution drift between the experiments, where the network trained for one set of imaging conditions becomes sub-optimal for different ones. This limitation is particularly stringent in the quest to have an automated experiment setting, where retraining or transfer learning becomes impractical due to the need for human intervention and associated latencies. Here we explore the reproducibility of deep learning for feature extraction in atom-resolved electron microscopy and introduce workflows based on ensemble learning and iterative training to greatly improve feature detection. This approach both allows incorporating uncertainty quantification into the deep learning analysis and also enables rapid automated experimental workflows where retraining of the network to compensate for out-of-distribution drift due to subtle change in imaging conditions is substituted for a human operator or programmatic selection of networks from the ensemble. This methodology can be further applied to machine learning workflows in other imaging areas including optical and chemical imaging.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、画像分野をまたがる迅速な特徴抽出の手法として登場し、データストリームを空間的あるいは時空間的特徴の配列に迅速に変換することを可能にする。 しかし、実験領域におけるディープラーニングの応用は、実験間の分配外流によって制限されることが多く、そこでは、1組の撮像条件のために訓練されたネットワークが、異なる領域に対して準最適となる。 この制限は、人間の介入や関連するレイテンシの必要性により、再訓練や転校生の学習が非現実的になるような、自動的な実験環境の追求において特に厳しい。 本稿では,原子分解電子顕微鏡における特徴抽出のための深層学習の再現性について検討し,アンサンブル学習と反復学習に基づくワークフローを導入して特徴検出を大幅に改善する。 このアプローチは、ディープラーニング分析に不確実性定量化を取り入れることを可能にし、また、画像条件の微妙な変化による分散ドリフトを補償するためにネットワークの再トレーニングを人間の操作者やアンサンブルからのネットワークのプログラム的選択に置き換える、迅速な自動実験ワークフローを可能にする。 この方法論は、光学および化学イメージングを含む他のイメージング分野の機械学習ワークフローにさらに適用することができる。

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