論文の概要: Controlled Generation of Unseen Faults for Partial and OpenSet&Partial Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14068v1
• Date: Fri, 29 Apr 2022 13:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-02 14:32:28.185938
• Title: Controlled Generation of Unseen Faults for Partial and OpenSet&Partial Domain Adaptation
• Title（参考訳）: 部分的・開放的・部分的適応のための未発見断層の生成制御
• Authors: Katharina Rombach, Dr. Gabriel Michau and Prof. Dr. Olga Fink
• Abstract要約: 新たな運用条件は、トレーニングとテストデータ分布のドメインギャップによって、障害診断モデルのパフォーマンスが低下する可能性がある。 本稿では、Wasserstein GANをベースとした、部分的およびOpenSet&Partialドメイン適応のための新しいフレームワークを提案する。 主なコントリビューションは、制御されたフォールトデータ生成であり、ターゲットドメインで観測されていないフォールトタイプと重大度レベルを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: New operating conditions can result in a performance drop of fault diagnostics models due to the domain gap between the training and the testing data distributions. While several domain adaptation approaches have been proposed to overcome such domain shifts, their application is limited if the label spaces of the two domains are not congruent. To improve the transferability of the trained models, particularly in setups where only the healthy data class is shared between the two domains, we propose a new framework based on a Wasserstein GAN for Partial and OpenSet&Partial domain adaptation. The main contribution is the controlled fault data generation that enables to generate unobserved fault types and severity levels in the target domain by having only access to the healthy samples in the target domain and faulty samples in the source domain. To evaluate the ability of the proposed method to bridge domain gaps in different domain adaption settings, we conduct Partial as well as OpenSet&Partial domain adaptation experiments on two bearing fault diagnostics case studies. The results show the versatility of the framework and that the synthetically generated fault data helps bridging the domain gaps, especially in instances where the domain gap is large.
• Abstract（参考訳）: 新たな運用条件は、トレーニングとテストデータ分布のドメインギャップによって、障害診断モデルのパフォーマンスが低下する可能性がある。 このようなドメインシフトを克服するためにいくつかのドメイン適応アプローチが提案されているが、2つのドメインのラベル空間が一致しない場合、それらの適用は制限される。 トレーニングされたモデルの転送性を改善するため、特に正常なデータクラスのみを2つのドメイン間で共有するセットアップにおいて、部分的およびOpenSet&Partialドメイン適応のためのWasserstein GANに基づく新しいフレームワークを提案する。 主なコントリビューションは制御されたフォールトデータ生成であり、ターゲットドメイン内の正常なサンプルとソースドメイン内の障害サンプルにのみアクセスすることで、対象ドメイン内の未観測の障害タイプと重大度レベルを生成することができる。 提案手法は,異なる領域適応条件下でのドメインギャップをブリッジする能力を評価するために,2つの障害診断事例を対象とした部分的および部分的ドメイン適応実験を行った。 その結果、フレームワークの汎用性と、合成されたフォールトデータは、特にドメインギャップが大きい場合において、ドメインギャップをブリッジするのに役立ちます。

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