論文の概要: Building Manufacturing Deep Learning Models with Minimal and Imbalanced Training Data Using Domain Adaptation and Data Augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00202v1
• Date: Wed, 31 May 2023 21:45:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 19:21:08.638395
• Title: Building Manufacturing Deep Learning Models with Minimal and Imbalanced Training Data Using Domain Adaptation and Data Augmentation
• Title（参考訳）: ドメイン適応とデータ拡張を用いた最小・不均衡トレーニングデータによるディープラーニングモデルの構築
• Authors: Adrian Shuai Li, Elisa Bertino, Rih-Teng Wu, Ting-Yan Wu
• Abstract要約: 本稿では,目標学習課題に対するラベル付き学習データ不足の問題に対処する新しいドメイン適応(DA)手法を提案する。 我々のアプローチは、ソースデータセットとターゲット学習タスクで利用可能なデータセットが同一または異なる機能空間を持つシナリオで機能する。 我々は、ウェハ欠陥予測のための画像データを用いて、組み合わせたアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.333573151694576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL) techniques are highly effective for defect detection from images. Training DL classification models, however, requires vast amounts of labeled data which is often expensive to collect. In many cases, not only the available training data is limited but may also imbalanced. In this paper, we propose a novel domain adaptation (DA) approach to address the problem of labeled training data scarcity for a target learning task by transferring knowledge gained from an existing source dataset used for a similar learning task. Our approach works for scenarios where the source dataset and the dataset available for the target learning task have same or different feature spaces. We combine our DA approach with an autoencoder-based data augmentation approach to address the problem of imbalanced target datasets. We evaluate our combined approach using image data for wafer defect prediction. The experiments show its superior performance against other algorithms when the number of labeled samples in the target dataset is significantly small and the target dataset is imbalanced.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)技術は画像からの欠陥検出に極めて有効である。 しかし、dl分類モデルのトレーニングには膨大な量のラベル付きデータが必要である。 多くの場合、利用可能なトレーニングデータは限られているだけでなく、不均衡もある。 本稿では,類似学習課題に使用される既存のソースデータセットから得られた知識を伝達することにより,目標学習課題に対するラベル付きトレーニングデータ不足の問題に対処する,新しいドメイン適応(DA)アプローチを提案する。 我々のアプローチは、ソースデータセットとターゲット学習タスクで利用可能なデータセットが同一または異なる機能空間を持つシナリオで機能する。 DAアプローチとオートエンコーダベースのデータ拡張アプローチを組み合わせて、不均衡なターゲットデータセットの問題に対処します。 画像データを用いたウェハ欠陥予測手法の評価を行った。 実験は、ターゲットデータセット内のラベル付きサンプルの数が著しく小さく、ターゲットデータセットが不均衡である場合、他のアルゴリズムよりも優れた性能を示す。

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