論文の概要: Temporal Convolution Domain Adaptation Learning for Crops Growth Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12120v1
• Date: Thu, 24 Feb 2022 14:22:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-25 17:25:10.586257
• Title: Temporal Convolution Domain Adaptation Learning for Crops Growth Prediction
• Title（参考訳）: クローン成長予測のための時間畳み込みドメイン適応学習
• Authors: Shengzhe Wang, Ling Wang, Zhihao Lin, Xi Zheng
• Abstract要約: 我々は、限られた作物データを用いて、作物の成長曲線を予測するために、ドメイン適応学習に基づく革新的なネットワークアーキテクチャを構築した。 私たちは、時間的畳み込みフィルタをバックボーンとして使用し、ドメイン適応ネットワークアーキテクチャを構築しました。 その結果,提案した時間的畳み込みに基づくネットワークアーキテクチャは,精度だけでなく,モデルサイズや収束率においても,すべてのベンチマークより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.966652553573454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing Deep Neural Nets on crops growth prediction mostly rely on availability of a large amount of data. In practice, it is difficult to collect enough high-quality data to utilize the full potential of these deep learning models. In this paper, we construct an innovative network architecture based on domain adaptation learning to predict crops growth curves with limited available crop data. This network architecture overcomes the challenge of data availability by incorporating generated data from the developed crops simulation model. We are the first to use the temporal convolution filters as the backbone to construct a domain adaptation network architecture which is suitable for deep learning regression models with very limited training data of the target domain. We conduct experiments to test the performance of the network and compare our proposed architecture with other state-of-the-art methods, including a recent LSTM-based domain adaptation network architecture. The results show that the proposed temporal convolution-based network architecture outperforms all benchmarks not only in accuracy but also in model size and convergence rate.
• Abstract（参考訳）: 作物の成長予測に関する既存のDeep Neural Netsは、主に大量のデータの可用性に依存している。 実際、これらのディープラーニングモデルの潜在能力を最大限活用するには、十分な高品質なデータを集めることは困難である。 本稿では,利用可能な作物データに制限のある作物成長曲線を予測するために,ドメイン適応学習に基づく革新的なネットワークアーキテクチャを構築する。 このネットワークアーキテクチャは、開発された作物シミュレーションモデルから生成されたデータを取り込むことで、データ可用性の課題を克服する。 我々は、時間的畳み込みフィルタをバックボーンとして、ターゲットドメインの非常に限られたトレーニングデータを持つディープラーニング回帰モデルに適したドメイン適応ネットワークアーキテクチャを構築する最初の例である。 提案するアーキテクチャを,LSTMに基づく最近のドメイン適応ネットワークアーキテクチャを含む最先端の他の手法と比較し,ネットワークの性能を検証する実験を行った。 その結果,提案した時間的畳み込みに基づくネットワークアーキテクチャは,精度だけでなく,モデルサイズや収束率においても,すべてのベンチマークより優れていた。

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