論文の概要: A Simple Baseline for Adversarial Domain Adaptation-based Unsupervised Flood Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08105v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 11:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 02:51:28.517003
• Title: A Simple Baseline for Adversarial Domain Adaptation-based Unsupervised Flood Forecasting
• Title（参考訳）: 逆領域適応型非教師付き洪水予測のための簡易ベースライン
• Authors: Delong Chen, Ruizhi Zhou, Yanling Pan, and Fan Liu
• Abstract要約: Flood Domain Adaptation Network (FloodDAN)は、洪水予測問題にUnsupervised Domain Adaptation (UDA)を適用するためのベースラインである。 FloodDANは、ターゲットドメインの監視をゼロにすることで、効果的に洪水予報を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.05061968456464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Flood disasters cause enormous social and economic losses. However, both traditional physical models and learning-based flood forecasting models require massive historical flood data to train the model parameters. When come to some new site that does not have sufficient historical data, the model performance will drop dramatically due to overfitting. This technical report presents a Flood Domain Adaptation Network (FloodDAN), a baseline of applying Unsupervised Domain Adaptation (UDA) to the flood forecasting problem. Specifically, training of FloodDAN includes two stages: in the first stage, we train a rainfall encoder and a prediction head to learn general transferable hydrological knowledge on large-scale source domain data; in the second stage, we transfer the knowledge in the pretrained encoder into the rainfall encoder of target domain through adversarial domain alignment. During inference, we utilize the target domain rainfall encoder trained in the second stage and the prediction head trained in the first stage to get flood forecasting predictions. Experimental results on Tunxi and Changhua flood dataset show that FloodDAN can perform flood forecasting effectively with zero target domain supervision. The performance of the FloodDAN is on par with supervised models that uses 450-500 hours of supervision.
• Abstract（参考訳）: 洪水は社会と経済に大きな損失をもたらす。 しかし、伝統的な物理モデルと学習に基づく洪水予測モデルの両方が、モデルパラメータをトレーニングするために大量の過去の洪水データを必要とする。 十分な履歴データを持たない新しいサイトでは、過度な適合のためにモデルのパフォーマンスが劇的に低下します。 本稿では,洪水予測問題にUnsupervised Domain Adaptation (UDA)を適用するベースラインであるFlood Domain Adaptation Network (FloodDAN)を提案する。 具体的には、FloodDANのトレーニングには、第1段階で降雨エンコーダと予測ヘッドを訓練し、大規模ドメインデータ上で一般的な伝達可能な水文知識を学習し、第2段階では、事前訓練されたエンコーダの知識を敵ドメインアライメントを介してターゲットドメインの降雨エンコーダに転送する。 推定では,第2段階で訓練した目標領域降雨エンコーダと第1段階で訓練した予測ヘッドを用いて,洪水予測を行う。 tunxi と changhua flood dataset の実験結果は、フラウンドダンがゼロターゲットドメインの監視で効果的にフラウンド予測を行うことができることを示した。 FloodDANの性能は450-500時間の監視を行う教師付きモデルと同等である。

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