論文の概要: Maximizing Model Generalization for Machine Condition Monitoring with
Self-Supervised Learning and Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14398v2
- Date: Fri, 22 Sep 2023 00:44:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 19:03:46.119298
- Title: Maximizing Model Generalization for Machine Condition Monitoring with
Self-Supervised Learning and Federated Learning
- Title（参考訳）: 自己教師付き学習と連合学習による機械状態監視のためのモデル一般化
- Authors: Matthew Russell and Peng Wang
- Abstract要約: Deep Learningは、手動で設計された統計的特徴なしで、障害を診断し、生の状態監視データからマシンの健康を評価する。
伝統的な教師付き学習は、目に見えない対象ドメインに一般化するコンパクトで差別的な表現を学ぶのに苦労することがある。
本研究は,対象領域にモデルをコピーするために,ソース領域における特徴一般化の最大化と重み移動によるTLの適用に焦点をあてる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.214064911004321
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep Learning (DL) can diagnose faults and assess machine health from raw
condition monitoring data without manually designed statistical features.
However, practical manufacturing applications remain extremely difficult for
existing DL methods. Machine data is often unlabeled and from very few health
conditions (e.g., only normal operating data). Furthermore, models often
encounter shifts in domain as process parameters change and new categories of
faults emerge. Traditional supervised learning may struggle to learn compact,
discriminative representations that generalize to these unseen target domains
since it depends on having plentiful classes to partition the feature space
with decision boundaries. Transfer Learning (TL) with domain adaptation
attempts to adapt these models to unlabeled target domains but assumes similar
underlying structure that may not be present if new faults emerge. This study
proposes focusing on maximizing the feature generality on the source domain and
applying TL via weight transfer to copy the model to the target domain.
Specifically, Self-Supervised Learning (SSL) with Barlow Twins may produce more
discriminative features for monitoring health condition than supervised
learning by focusing on semantic properties of the data. Furthermore, Federated
Learning (FL) for distributed training may also improve generalization by
efficiently expanding the effective size and diversity of training data by
sharing information across multiple client machines. Results show that Barlow
Twins outperforms supervised learning in an unlabeled target domain with
emerging motor faults when the source training data contains very few distinct
categories. Incorporating FL may also provide a slight advantage by diffusing
knowledge of health conditions between machines.
- Abstract（参考訳）: deep learning (dl)は、手動で統計的特徴を設計せずに、障害を診断し、生の状態監視データからマシンヘルスを評価することができる。
しかし, 既存のDL法では, 実用化が極めて困難である。
マシンデータはしばしばラベルが付けられておらず、ごく少数の健康状態(例:通常の運用データのみ)からである。
さらに、プロセスパラメータが変化し、新しい障害カテゴリが出現するにつれて、モデルはドメインの変化に遭遇することが多い。
伝統的な教師付き学習は、特徴空間を決定境界で分割する豊富なクラスを持つことに依存するため、これらの目に見えない対象領域に一般化するコンパクトで差別的な表現を学ぶのに苦労する。
ドメイン適応型トランスファーラーニング(TL)は、これらのモデルをラベルのないターゲットドメインに適応させようとするが、新しい障害が出現しても存在しないような基盤構造を仮定する。
本研究は,対象領域にモデルをコピーするために,ソース領域における特徴一般化の最大化と重み移動によるTLの適用に焦点をあてる。
具体的には、Barlow Twinsによる自己監視学習(SSL)は、データのセマンティックな性質に焦点を当てることで、教師付き学習よりも、健康状態を監視するための差別的な特徴を生み出す可能性がある。
さらに、分散トレーニングのための連合学習(fl)は、複数のクライアントマシン間で情報を共有することにより、トレーニングデータの有効サイズと多様性を効率良く拡大することにより、一般化を改善できる。
以上の結果から,Barlow Twins は未ラベルの目標領域における教師あり学習において,ソーストレーニングデータがほとんど異なるカテゴリを含む場合,モータ障害が出現する傾向を示した。
FLを組み込むことは、マシン間で健康状態の知識を拡散させることで、わずかに有利になる。
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