論文の概要: Improving Sample Efficiency of Deep Learning Models in Electricity Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05599v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 16:35:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:56:38.823410
• Title: Improving Sample Efficiency of Deep Learning Models in Electricity Market
• Title（参考訳）: 電気市場におけるディープラーニングモデルのサンプル効率向上
• Authors: Guangchun Ruan, Jianxiao Wang, Haiwang Zhong, Qing Xia, Chongqing Kang
• Abstract要約: 我々は,サンプルの効率を向上させるため,知識強化トレーニング(KAT)という一般的なフレームワークを提案する。 本稿では,いくつかの合成データを生成する新しいデータ拡張手法を提案する。 現代の学習理論は, 効果的な予測誤差フィードバック, 信頼損失関数, リッチ勾配雑音の観点から, 提案手法の有効性を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The superior performance of deep learning relies heavily on a large collection of sample data, but the data insufficiency problem turns out to be relatively common in global electricity markets. How to prevent overfitting in this case becomes a fundamental challenge when training deep learning models in different market applications. With this in mind, we propose a general framework, namely Knowledge-Augmented Training (KAT), to improve the sample efficiency, and the main idea is to incorporate domain knowledge into the training procedures of deep learning models. Specifically, we propose a novel data augmentation technique to generate some synthetic data, which are later processed by an improved training strategy. This KAT methodology follows and realizes the idea of combining analytical and deep learning models together. Modern learning theories demonstrate the effectiveness of our method in terms of effective prediction error feedbacks, a reliable loss function, and rich gradient noises. At last, we study two popular applications in detail: user modeling and probabilistic price forecasting. The proposed method outperforms other competitors in all numerical tests, and the underlying reasons are explained by further statistical and visualization results.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの優れた性能は大量のサンプルデータに大きく依存しているが、データ不足は世界の電力市場において比較的一般的であることが判明した。 この場合、過度な適合を防ぐための方法は、異なる市場アプリケーションでディープラーニングモデルをトレーニングする場合、根本的な課題になる。 このことを念頭に置いて,サンプル効率を向上させるための汎用フレームワーク,すなわち知識提供トレーニング(kat)を提案し,深層学習モデルの学習手順にドメイン知識を組み込むことが主目的である。 具体的には,いくつかの合成データを生成するための新しいデータ拡張手法を提案する。 このKAT手法は分析モデルと深層学習モデルを組み合わせるという考え方を従えて実現している。 現代の学習理論は,提案手法の有効性を,効果的な予測誤差フィードバック,信頼損失関数,リッチ勾配雑音の観点から示す。 最後に、ユーザモデリングと確率的価格予測という2つの人気のあるアプリケーションを詳細に調査した。 提案手法は,全ての数値実験において他の競争相手よりも優れており,その基礎となる理由は,さらなる統計的,可視化的な結果によって説明できる。

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