論文の概要: A Comprehensive Survey of Deep Transfer Learning for Anomaly Detection
in Industrial Time Series: Methods, Applications, and Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05638v1
- Date: Tue, 11 Jul 2023 09:37:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-13 15:48:15.664523
- Title: A Comprehensive Survey of Deep Transfer Learning for Anomaly Detection
in Industrial Time Series: Methods, Applications, and Directions
- Title（参考訳）: 産業時系列における異常検出のためのDeep Transfer Learningに関する総合的調査:方法,応用,方向性
- Authors: Peng Yan, Ahmed Abdulkadir, Matthias Rosenthal, Gerrit A. Schatte,
Benjamin F. Grewe, Thilo Stadelmann
- Abstract要約: 産業プロセスの監視は、効率を高め、品質を最適化する可能性がある。
ディープラーニングは、大規模なデータセット内の非自明なパターンを識別する能力を持つため、このプロセスにおいて重要な役割を果たす。
わずかに異なるケースごとに、標準的なディープラーニングトレーニングに必要なデータを取得することは不可能である。
深層移動学習はこの問題に対する解決策を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.850596632382789
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automating the monitoring of industrial processes has the potential to
enhance efficiency and optimize quality by promptly detecting abnormal events
and thus facilitating timely interventions. Deep learning, with its capacity to
discern non-trivial patterns within large datasets, plays a pivotal role in
this process. Standard deep learning methods are suitable to solve a specific
task given a specific type of data. During training, the algorithms demand
large volumes of labeled training data. However, due to the dynamic nature of
processes and the environment, it is impractical to acquire the needed data for
standard deep learning training for every slightly different case anew. Deep
transfer learning offers a solution to this problem. By leveraging knowledge
from related tasks and accounting for variations in data distributions, this
learning framework solves new tasks even with little or no additional labeled
data. The approach bypasses the need to retrain a model from scratch for every
new setup and dramatically reduces the labeled data requirement. This survey
provides an in-depth review of deep transfer learning, examining the problem
settings of transfer learning and classifying the prevailing deep transfer
learning methods. Moreover, we delve into applying deep transfer learning in
the context of a broad spectrum of time series anomaly detection tasks
prevalent in primary industrial domains, e.g., manufacturing process
monitoring, predictive maintenance, energy management, and infrastructure
facility monitoring. We conclude this survey by underlining the challenges and
limitations of deep transfer learning in industrial contexts. We also provide
practical directions for solution design and implementation for these tasks,
leading to specific, actionable suggestions.
- Abstract（参考訳）: 産業プロセスの監視を自動化することは、異常な事象を迅速に検出し、タイムリーな介入を促進することにより、効率を高め、品質を最適化する可能性を秘めている。
大規模データセット内の非自明なパターンを識別する能力を持つディープラーニングは、このプロセスにおいて重要な役割を果たす。
標準的なディープラーニング手法は、特定の種類のデータに与えられた特定のタスクを解決するのに適している。
トレーニング中、アルゴリズムは大量のラベル付きトレーニングデータを要求する。
しかし,プロセスと環境の動的な性質のため,異なるケースごとに,標準的な深層学習訓練に必要なデータを取得することは不可能である。
deep transfer learningは、この問題に対する解決策を提供する。
この学習フレームワークは、関連するタスクからの知識を活用し、データ分散のバリエーションを説明することにより、ラベル付きデータをほとんどあるいは全く追加することなく、新しいタスクを解決する。
このアプローチは、新しいセットアップ毎にモデルをスクラッチから再トレーニングする必要を回避し、ラベル付きデータ要件を劇的に削減する。
本調査は,ディープトランスファー学習の詳細なレビューを行い,トランスファー学習の問題点を検証し,広く普及しているディープトランスファー学習手法を分類する。
さらに, 製造プロセス監視, 予測保守, エネルギー管理, インフラ設備監視など, 主要産業領域で普及している幅広い時系列異常検出タスクの文脈において, ディープトランスファー学習を適用することを検討する。
本調査は,産業文脈における深層移動学習の課題と限界を概説して結論づける。
また、これらのタスクのソリューション設計と実装のための実践的な指示を提供し、具体的かつ実行可能な提案へと導く。
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