論文の概要: Iterative self-transfer learning: A general methodology for response time-history prediction based on small dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08700v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 18:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 17:30:08.922503
• Title: Iterative self-transfer learning: A general methodology for response time-history prediction based on small dataset
• Title（参考訳）: 反復的自己伝達学習:小規模データセットに基づく応答時間履歴予測の一般的な手法
• Authors: Yongjia Xu, Xinzheng Lu, Yifan Fei and Yuli Huang
• Abstract要約: 本研究では,小さなデータセットに基づいてニューラルネットワークを学習するための反復的自己伝達学習手法を提案する。 提案手法は,小さなデータセットに対して,ほぼ一桁の精度でモデル性能を向上させることができることを示す。
• 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: There are numerous advantages of deep neural network surrogate modeling for response time-history prediction. However, due to the high cost of refined numerical simulations and actual experiments, the lack of data has become an unavoidable bottleneck in practical applications. An iterative self-transfer learningmethod for training neural networks based on small datasets is proposed in this study. A new mapping-based transfer learning network, named as deep adaptation network with three branches for regression (DAN-TR), is proposed. A general iterative network training strategy is developed by coupling DAN-TR and the pseudo-label strategy, and the establishment of corresponding datasets is also discussed. Finally, a complex component is selected as a case study. The results show that the proposed method can improve the model performance by near an order of magnitude on small datasets without the need of external labeled samples,well behaved pre-trainedmodels, additional artificial labeling, and complex physical/mathematical analysis.
• Abstract（参考訳）: 応答時間履歴予測のためのディープニューラルネットワークサロゲートモデリングには、多くの利点がある。 しかし、洗練された数値シミュレーションや実際の実験のコストが高いため、データ不足は実用的な応用において避けられないボトルネックとなっている。 本研究では,小規模データセットに基づくニューラルネットワーク学習のための反復的自己伝達学習手法を提案する。 回帰のための3つの分岐(DAN-TR)を持つ深層適応ネットワーク(deep adapt network)を新たに提案する。 DAN-TRと擬似ラベル戦略を組み合わせることで,ネットワークの総合的学習戦略を開発し,対応するデータセットの確立についても論じる。 最後に、複素成分をケーススタディとして選択する。 提案手法は, 外部ラベル付きサンプルや, 事前学習モデル, 追加人工ラベル付け, 複雑な物理・数学的解析を必要とせずに, モデル性能を約1桁向上させることができることを示す。

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