論文の概要: Neural Disaggregation via Spatially Coherent Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07292v2
• Date: Thu, 21 Sep 2023 18:41:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-25 18:46:54.806969
• Title: Neural Disaggregation via Spatially Coherent Architectures
• Title（参考訳）: 空間コヒーレントアーキテクチャによる神経解離
• Authors: Bin Han, Bill Howe
• Abstract要約: オープンデータは、通常プライバシーポリシーに従うために、空間的かつ時間的に集約されることが多い。 本研究では,空間データを分解し,低分解能不規則分割(ジップ符号など)から高分解能不規則分割(都市ブロックなど)への関数を学習するモデルを検討する。 本稿では,各地理的集約レベルをネットワーク内の層と整合させ,すべての集約レベルを同時に学習する階層アーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.202307313973158
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open data is frequently released spatially and temporally aggregated, usually to comply with privacy policies. Varying aggregation levels (e.g., zip code, census tract, city block) complicate the integration across variables needed to provide multi-variate training sets for downstream AI/ML systems. In this work, we consider models to disaggregate spatial data, learning a function from a low-resolution irregular partition (e.g., zip code) to s high-resolution irregular partition (e.g., city block). We propose a hierarchical architecture that aligns each geographic aggregation level with a layer in the network such that all aggregation levels can be learned simultaneously by including loss terms for all intermediate levels as well as the final output. We then consider additional loss terms that compare the re-aggregated output against ground truth to further improve performance. To balance the tradeoff between training time and accuracy, we consider three training regimes, including a layer-by-layer process that achieves competitive predictions with significantly reduced training time. For situations where limited historical training data is available, we study transfer learning scenarios and show that a model pre-trained on one city variable can be fine-tuned for another city variable using only a few hundred samples, highlighting the common dynamics among variables from the same built environment and underlying population. Evaluating these techniques on four datasets across two cities, three variables, and two application domains, we find that geographically coherent architectures provide a significant improvement over baseline models as well as typical heuristic methods, advancing our long-term goal of synthesizing any variable, at any location, at any resolution.
• Abstract（参考訳）: オープンデータは、通常プライバシーポリシーに従うために、空間的および時間的に集約されることが多い。 変数集約レベル(例えば、ジップコード、国勢調査領域、都市ブロック)は、下流AI/MLシステムのための多変量トレーニングセットを提供するために必要な変数間の統合を複雑にする。 本研究では,低分解能不規則分割(zipコードなど)からs高分解能不規則分割(都市ブロックなど)へ関数を学習し,空間データを分解するモデルを検討する。 各地理的アグリゲーションレベルをネットワーク内のレイヤに整合させ,すべてのアグリゲーションレベルを,すべての中間レベルと最終出力の損失項を含むことによって同時に学習可能にする階層的アーキテクチャを提案する。 次に、再集計された出力と基底真理を比較する追加の損失項を検討し、パフォーマンスをさらに向上させる。 トレーニング時間と精度のトレードオフをバランスさせるため,学習時間を大幅に削減した競争予測を実現するレイヤ・バイ・レイヤプロセスを含む,3つのトレーニングレジームを検討する。 限られた歴史的訓練データが存在する状況に対しては, 移動学習シナリオを考察し, ある都市変数で事前学習したモデルを, 数百のサンプルのみを用いて, 都市変数に対して微調整できることを示し, 同一の環境と人口の変数間の共通ダイナミクスを強調した。 2つの都市、3つの変数、2つのアプリケーションドメインからなる4つのデータセット上でこれらの技術を評価することで、地理的に一貫性のあるアーキテクチャは、ベースラインモデルと典型的なヒューリスティックな手法よりも大幅に改善され、あらゆる場所で、任意の変数を任意の解像度で合成するという長期的な目標を前進させる。

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