論文の概要: Transfer Learning Approaches for Knowledge Discovery in Grid-based Geo-Spatiotemporal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00841v1
• Date: Sat, 2 Oct 2021 16:55:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-05 15:26:37.903169
• Title: Transfer Learning Approaches for Knowledge Discovery in Grid-based Geo-Spatiotemporal Data
• Title（参考訳）: グリッド型地理空間データにおける知識発見のための伝達学習手法
• Authors: Aishwarya Sarkar, Jien Zhang, Chaoqun Lu, Ali Jannesari
• Abstract要約: 時空間的特徴の抽出と解析は,洪水などの自然現象の根本原因を認識する上で重要である。 本稿では,知識をある地域から別の地域へ伝達するこの問題に対処するために,効果的に再利用可能な事前学習モデルであるHydroDeepを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2693545159861856
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Extracting and meticulously analyzing geo-spatiotemporal features is crucial to recognize intricate underlying causes of natural events, such as floods. Limited evidence about hidden factors leading to climate change makes it challenging to predict regional water discharge accurately. In addition, the explosive growth in complex geo-spatiotemporal environment data that requires repeated learning by the state-of-the-art neural networks for every new region emphasizes the need for new computationally efficient methods, advanced computational resources, and extensive training on a massive amount of available monitored data. We, therefore, propose HydroDeep, an effectively reusable pretrained model to address this problem of transferring knowledge from one region to another by effectively capturing their intrinsic geo-spatiotemporal variance. Further, we present four transfer learning approaches on HydroDeep for spatiotemporal interpretability that improve Nash-Sutcliffe efficiency by 9% to 108% in new regions with a 95% reduction in time.
• Abstract（参考訳）: 洪水などの自然現象の根底にある複雑な原因を認識するためには,地理空間的特徴の抽出と細心の注意を要する解析が不可欠である。 気候変動につながる隠れた要因に関する限られた証拠は、地域排水の正確な予測を困難にしている。 さらに、新しい領域ごとに最先端のニューラルネットワークによる繰り返し学習を必要とする複雑な地空間環境データの爆発的な成長は、新しい計算効率の良い方法、高度な計算資源、および大量の監視データに対する広範なトレーニングの必要性を強調している。 そこで本研究では,その固有空間空間的分散を効果的に捉えることにより,ある領域から別の領域へ知識を伝達するという課題に対処するために,効果的に再利用可能な事前学習モデルであるハイドロディープを提案する。 さらに,Nash-Sutcliffe効率を9%から108%向上し,95%の時間短縮を実現するため,Hydrodeepに4つの移行学習手法を提案する。

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