論文の概要: Improving extreme weather events detection with light-weight neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00176v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 23:38:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 19:31:16.697016
• Title: Improving extreme weather events detection with light-weight neural networks
• Title（参考訳）: 軽量ニューラルネットワークによる極端気象事象検出の改善
• Authors: Romain Lacombe (1,2), Hannah Grossman (1), Lucas Hendren (1), David L\"udeke (1) ((1) Stanford University, (2) Plume Labs)
• Abstract要約: 気候データから熱帯低気圧と大気河川のセマンティックセグメンテーションを訓練した軽量なコンテキストガイド畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを改良した。 我々の主な焦点は熱帯のサイクロンであり、最も破壊的な気象現象であり、現在のモデルでは性能が限られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: To advance automated detection of extreme weather events, which are increasing in frequency and intensity with climate change, we explore modifications to a novel light-weight Context Guided convolutional neural network architecture trained for semantic segmentation of tropical cyclones and atmospheric rivers in climate data. Our primary focus is on tropical cyclones, the most destructive weather events, for which current models show limited performance. We investigate feature engineering, data augmentation, learning rate modifications, alternative loss functions, and architectural changes. In contrast to previous approaches optimizing for intersection over union, we specifically seek to improve recall to penalize under-counting and prioritize identification of tropical cyclones. We report success through the use of weighted loss functions to counter class imbalance for these rare events. We conclude with directions for future research on extreme weather events detection, a crucial task for prediction, mitigation, and equitable adaptation to the impacts of climate change.
• Abstract（参考訳）: 気候変動に伴う頻度・強度の増大する極端気象事象の自動検出を推し進めるため,気候データにおける熱帯サイクロンと大気河川のセマンティックセグメンテーションのために訓練された,新しい軽量コンテキスト誘導畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを探索した。 私たちの主な焦点は熱帯性サイクロンであり、現在のモデルでは性能が制限されている最も破壊的な気象現象です。 本研究では,特徴工学,データ拡張,学習率修正,代替損失関数,アーキテクチャ変更について検討する。 合併を最適化する以前のアプローチとは対照的に,我々は特に,アンダーカウンティングを罰し,トロピカルサイクロンの識別を優先するためにリコールを改善することを目指している。 これらの稀な事象に対するクラス不均衡対策として,重み付き損失関数を用いた成功例を報告する。 我々は、気候変動の影響に対する予測、緩和、公平適応のための重要なタスクである、極端な気象事象の検出に関する今後の研究の方向性をまとめる。

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