論文の概要: Automated machine learning for borehole resistivity measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09849v1
• Date: Wed, 20 Jul 2022 12:27:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 12:51:18.501485
• Title: Automated machine learning for borehole resistivity measurements
• Title（参考訳）: ボアホール比抵抗測定のための自動機械学習
• Authors: M. Shahriari, D. Pardo, S. Kargaran, T. Teijeiro
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、ボアホール比抵抗測定の反転のためのリアルタイムソリューションを提供する。 非常に大きなDNNを使って演算子を近似することができるが、かなりの訓練時間を必要とする。 本研究では,DNNの精度とサイズを考慮したスコアリング機能を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) offer a real-time solution for the inversion of borehole resistivity measurements to approximate forward and inverse operators. It is possible to use extremely large DNNs to approximate the operators, but it demands a considerable training time. Moreover, evaluating the network after training also requires a significant amount of memory and processing power. In addition, we may overfit the model. In this work, we propose a scoring function that accounts for the accuracy and size of the DNNs compared to a reference DNN that provides a good approximation for the operators. Using this scoring function, we use DNN architecture search algorithms to obtain a quasi-optimal DNN smaller than the reference network; hence, it requires less computational effort during training and evaluation. The quasi-optimal DNN delivers comparable accuracy to the original large DNN.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワーク(dnns)は、近似前方および逆演算子へのボアホール比抵抗測定の反転に対するリアルタイム解を提供する。 非常に大きなDNNを使って演算子を近似することができるが、かなりの訓練時間を必要とする。 さらに、トレーニング後のネットワークの評価には、かなりの量のメモリと処理能力が必要となる。 さらに、モデルに過度に適合するかもしれません。 本研究では, DNNの精度とサイズを考慮したスコアリング関数を提案する。 このスコアリング関数を用いて、DNNアーキテクチャ検索アルゴリズムを用いて、参照ネットワークよりも小さい準最適DNNを得る。 準最適DNNは、元の大きなDNNに匹敵する精度を提供する。

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