Fugu-MT 論文翻訳(概要): Addressing Gap between Training Data and Deployed Environment by On-Device Learning

論文の概要: Addressing Gap between Training Data and Deployed Environment by On-Device Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01077v4
Date: Sun, 24 Dec 2023 19:05:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 23:28:56.738649
Title: Addressing Gap between Training Data and Deployed Environment by On-Device Learning
Title（参考訳）: オンデバイス学習によるトレーニングデータとデプロイ環境のギャップの解消
Authors: Kazuki Sunaga, Masaaki Kondo, Hiroki Matsutani
Abstract要約: 本稿では、オンデバイスラーニング(ODL)アプローチに基づくニューラルネットワークを導入し、デプロイされた環境で再トレーニングすることでこの問題に対処する。我々のアプローチは、ローエンドエッジデバイスに適した複数のニューラルネットワークの半教師付きシーケンシャルトレーニングに依存している。回転機械の振動パターンを用いた実験により、ODLによる再トレーニングはノイズの多い環境での予測専用ディープニューラルネットワークと比較して異常検出精度を向上させることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6258710071587594
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The accuracy of tinyML applications is often affected by various environmental factors, such as noises, location/calibration of sensors, and time-related changes. This article introduces a neural network based on-device learning (ODL) approach to address this issue by retraining in deployed environments. Our approach relies on semi-supervised sequential training of multiple neural networks tailored for low-end edge devices. This article introduces its algorithm and implementation on wireless sensor nodes consisting of a Raspberry Pi Pico and low-power wireless module. Experiments using vibration patterns of rotating machines demonstrate that retraining by ODL improves anomaly detection accuracy compared with a prediction-only deep neural network in a noisy environment. The results also show that the ODL approach can save communication cost and energy consumption for battery-powered Internet of Things devices.
Abstract（参考訳）: 小型MLアプリケーションの精度は、ノイズ、センサーの位置/校正、時間的変化など、様々な環境要因に影響されることが多い。本稿では、デプロイ環境における再トレーニングによってこの問題に対処する、オンデバイスラーニング(ODL)アプローチに基づくニューラルネットワークを紹介する。我々のアプローチは、ローエンドエッジデバイス用に調整された複数のニューラルネットワークの半教師付きシーケンシャルトレーニングに依存している。本稿では,raspberry pi pi picoと低消費電力無線モジュールからなる無線センサノードのアルゴリズムと実装を紹介する。回転機械の振動パターンを用いた実験により、odlによる再訓練は雑音環境における予測のみのディープニューラルネットワークに比べて異常検出精度が向上することを示した。また,ODL方式により,電池駆動のIoTデバイスにおける通信コストと省エネルギー化が図られている。

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