論文の概要: One-shot Transfer Learning for Population Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06228v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 13:19:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-16 13:13:02.153871
• Title: One-shot Transfer Learning for Population Mapping
• Title（参考訳）: 人口マッピングのためのワンショット転送学習
• Authors: Erzhuo Shao, Jie Feng, Yingheng Wang, Tong Xia and Yong Li
• Abstract要約: 本研究では,都市間における空間的時間的知識を微粒な人口マッピングタスクで伝達するための一発移動学習フレームワークであるPSRNetを提案する。 4つの都市の実生活データセットの実験では、RMSEとMAEを25%以上削減することで、PSRNetが8つのベースラインに対して大きなアドバンテージを持っていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.530184452907902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-grained population distribution data is of great importance for many applications, e.g., urban planning, traffic scheduling, epidemic modeling, and risk control. However, due to the limitations of data collection, including infrastructure density, user privacy, and business security, such fine-grained data is hard to collect and usually, only coarse-grained data is available. Thus, obtaining fine-grained population distribution from coarse-grained distribution becomes an important problem. To complete this task, existing methods mainly rely on sufficient fine-grained ground truth for training, which is not often available. This limits the applications of these methods and brings the necessity to transfer knowledge from data-sufficient cities to data-scarce cities. In knowledge transfer scenario, we employ single reference fine-grained ground truth in the target city as the ground truth to inform the large-scale urban structure and support the knowledge transfer in the target city. By this approach, we transform the fine-grained population mapping problem into a one-shot transfer learning problem for population mapping task. In this paper, we propose a one-shot transfer learning framework, PSRNet, to transfer spatial-temporal knowledge across cities in fine-grained population mapping task from the view of network structure, data, and optimization. Experiments on real-life datasets of 4 cities demonstrate that PSRNet has significant advantages over 8 baselines by reducing RMSE and MAE for more than 25%. Our code and datasets are released in Github.
• Abstract（参考訳）: 細かな人口分布データは、都市計画、交通スケジューリング、流行モデル、リスクコントロールなど、多くのアプリケーションにとって非常に重要である。 しかしながら、インフラストラクチャ密度、ユーザのプライバシ、ビジネスセキュリティといったデータ収集の制限のため、このようなきめ細かいデータは収集が難しく、通常は粗いデータのみを利用できる。 このように粗粒度分布から細粒度人口分布を得ることが重要な問題となる。 この作業を完了させるためには、既存の手法は主に訓練に十分なきめ細かい真実を頼りにしており、しばしば利用できない。 これにより、これらの手法の適用が制限され、知識をデータに不足した都市からデータに移す必要が生じた。 知識伝達シナリオでは,対象都市における単一参照細粒地真理を基礎的真理として,大規模都市構造に報知し,対象都市における知識伝達を支援する。 この手法により、人口マッピング問題から、人口マッピングタスクのための1ショット移動学習問題へ変換する。 本稿では,ネットワーク構造,データ,最適化の観点から,都市間における空間的時間的知識を詳細な人口マッピングタスクで伝達する一括伝達学習フレームワークPSRNetを提案する。 4つの都市の実生活データセットの実験では、RMSEとMAEを25%以上削減することで、PSRNetが8つのベースラインに対して大きなアドバンテージを持っていることが示されている。 私たちのコードとデータセットはgithubでリリースされています。

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