Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transfer learning to improve streamflow forecasts in data sparse regions

論文の概要: Transfer learning to improve streamflow forecasts in data sparse regions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.03088v1
Date: Mon, 6 Dec 2021 14:52:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-07 21:00:38.774076
Title: Transfer learning to improve streamflow forecasts in data sparse regions
Title（参考訳）: データスパース領域における流れ予測改善のための伝達学習
Authors: Roland Oruche, Lisa Egede, Tracy Baker, Fearghal O'Donncha
Abstract要約: 本研究では,データスパース領域におけるストリームフロー予測の一般化性能向上のために,微調整およびパラメータ転送による伝達学習(TL)の方法論について検討する。本稿では,Long Short-Term Memory(LSTM)という形式で,十分に大きなソースドメインデータセットに適合する標準のリカレントニューラルネットワークを提案する。本稿では,モデルの空間的および時間的成分を分離し,モデルを一般化する訓練を行うことにより,水文学応用のための伝達学習手法を実装する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Effective water resource management requires information on water availability, both in terms of quality and quantity, spatially and temporally. In this paper, we study the methodology behind Transfer Learning (TL) through fine-tuning and parameter transferring for better generalization performance of streamflow prediction in data-sparse regions. We propose a standard recurrent neural network in the form of Long Short-Term Memory (LSTM) to fit on a sufficiently large source domain dataset and repurpose the learned weights to a significantly smaller, yet similar target domain datasets. We present a methodology to implement transfer learning approaches for spatiotemporal applications by separating the spatial and temporal components of the model and training the model to generalize based on categorical datasets representing spatial variability. The framework is developed on a rich benchmark dataset from the US and evaluated on a smaller dataset collected by The Nature Conservancy in Kenya. The LSTM model exhibits generalization performance through our TL technique. Results from this current experiment demonstrate the effective predictive skill of forecasting streamflow responses when knowledge transferring and static descriptors are used to improve hydrologic model generalization in data-sparse regions.
Abstract（参考訳）: 効果的な水資源管理には、品質と量の両方において、空間的および時間的に水可用性に関する情報が必要である。本稿では,データスパース領域におけるストリームフロー予測の一般化性能向上を目的とした,微調整とパラメータ転送による伝達学習(TL)の方法論について検討する。本稿では,十分に大きなソースドメインデータセットに適合し,学習重みをかなり小さく,かつ類似したターゲットドメインデータセットに再利用するための,lstm(long short-term memory)という形式での標準リカレントニューラルネットワークを提案する。本稿では,空間的および時間的要素を分離し,空間的変動を表すカテゴリー的データセットに基づいてモデルを一般化するよう訓練することにより,時空間応用のための伝達学習手法を提案する。このフレームワークは米国のリッチなベンチマークデータセットで開発され、ケニアのnature conservancyが収集したより小さなデータセットで評価される。 LSTMモデルは我々のTL技術による一般化性能を示す。本実験の結果から,データスパース領域における水文モデル一般化を改善するために,知識伝達と静的ディスクリプタを用いた場合のストリームフロー応答予測の効果的な予測技術が得られた。

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