論文の概要: Improving deep learning precipitation nowcasting by using prior knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11707v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 13:35:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 15:37:41.697240
• Title: Improving deep learning precipitation nowcasting by using prior knowledge
• Title（参考訳）: 事前知識を用いた深層学習降水流の改善
• Authors: Matej Choma and Petr \v{S}im\'anek and Jakub Bartel
• Abstract要約: 深層学習法は, 予測誤差の観点から, 短時間の高分解能降水が支配的である。 我々は,PhyDNetモデルに先立ってより正確な物理モデルを導入するために,拡散拡散微分方程式をPhyCellに手動で設計する実験を行った。 結果は、PhyCellは意図したダイナミクスを学習できるが、PhyDNetのトレーニングは損失最適化によって駆動され、結果として同じ予測能力を持つモデルが得られることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning methods dominate short-term high-resolution precipitation nowcasting in terms of prediction error. However, their operational usability is limited by difficulties explaining dynamics behind the predictions, which are smoothed out and missing the high-frequency features due to optimizing for mean error loss functions. We experiment with hand-engineering of the advection-diffusion differential equation into a PhyCell to introduce more accurate physical prior to a PhyDNet model that disentangles physical and residual dynamics. Results indicate that while PhyCell can learn the intended dynamics, training of PhyDNet remains driven by loss optimization, resulting in a model with the same prediction capabilities.
• Abstract（参考訳）: 深層学習手法は, 予測誤差の観点で, 短期高分解能降水流を優占する。 しかし、予測の背後にあるダイナミクスを説明するのが難しく、平均誤差損失関数の最適化のために高周波特性が欠落しているため、操作性は限られている。 我々は,PhyDNetモデルに先立って,より正確な物理モデルを導入するために,逆流拡散微分方程式をPhyCellに手動で設計する実験を行った。 その結果、phycellは意図したダイナミクスを学習できるが、phydnetのトレーニングは損失最適化によって駆動され、結果として同じ予測能力を持つモデルとなる。

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