論文の概要: Data Lifecycle Management in Evolving Input Distributions for
Learning-based Aerospace Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06855v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 18:15:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-16 12:16:52.839637
- Title: Data Lifecycle Management in Evolving Input Distributions for
Learning-based Aerospace Applications
- Title（参考訳）: 学習型航空宇宙アプリケーションのための進化する入力分布におけるデータライフサイクル管理
- Authors: Somrita Banerjee, Apoorva Sharma, Edward Schmerling, Max Spolaor,
Michael Nemerouf, Marco Pavone
- Abstract要約: 本稿では,テスト入力のサブセットをラベルに選択することで,モデルを段階的に再学習するフレームワークを提案する。
本フレームワーク内のアルゴリズムは,(1)ミッション寿命を通してのモデル性能と(2)ラベル付けとモデル再訓練に関連する累積コストに基づいて評価される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.84037777018747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As input distributions evolve over a mission lifetime, maintaining
performance of learning-based models becomes challenging. This paper presents a
framework to incrementally retrain a model by selecting a subset of test inputs
to label, which allows the model to adapt to changing input distributions.
Algorithms within this framework are evaluated based on (1) model performance
throughout mission lifetime and (2) cumulative costs associated with labeling
and model retraining. We provide an open-source benchmark of a satellite pose
estimation model trained on images of a satellite in space and deployed in
novel scenarios (e.g., different backgrounds or misbehaving pixels), where
algorithms are evaluated on their ability to maintain high performance by
retraining on a subset of inputs. We also propose a novel algorithm to select a
diverse subset of inputs for labeling, by characterizing the information gain
from an input using Bayesian uncertainty quantification and choosing a subset
that maximizes collective information gain using concepts from batch active
learning. We show that our algorithm outperforms others on the benchmark, e.g.,
achieves comparable performance to an algorithm that labels 100% of inputs,
while only labeling 50% of inputs, resulting in low costs and high performance
over the mission lifetime.
- Abstract（参考訳）: 入力分布がミッションライフタイムに進化するにつれて,学習モデルの性能維持が困難になる。
本稿では,テスト入力のサブセットをラベルに選択することによって,モデルを漸進的に再トレーニングする枠組みを提案する。
本フレームワーク内のアルゴリズムは,(1)ミッション寿命を通してのモデル性能と(2)ラベル付けとモデル再訓練に関連する累積コストに基づいて評価される。
宇宙空間における衛星の画像に基づいて訓練され、新たなシナリオ(例えば、異なる背景や誤った画素)に展開される衛星ポーズ推定モデルのオープンソースベンチマークを提供する。
また,ベイズの不確実性定量化を用いた入力からの情報ゲインを特徴付け,バッチアクティブラーニングの概念を用いて集合情報ゲインを最大化するサブセットを選択することで,ラベル付けのための多様なサブセットを選択する新しいアルゴリズムを提案する。
我々のアルゴリズムは、例えば、100%の入力をラベル付けするアルゴリズムに匹敵する性能を達成し、50%の入力のみをラベル付けし、結果としてミッション寿命よりも低コストで高い性能が得られることを示す。
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