論文の概要: Addressing Data Scarcity in Optical Matrix Multiplier Modeling Using Transfer Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11630v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 07:33:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-27 04:45:15.261952
• Title: Addressing Data Scarcity in Optical Matrix Multiplier Modeling Using Transfer Learning
• Title（参考訳）: 転送学習を用いた光行列乗算モデルにおけるデータ不足の解消
• Authors: Ali Cem, Ognjen Jovanovic, Siqi Yan, Yunhong Ding, Darko Zibar, and Francesco Da Ros
• Abstract要約: 本稿では,データ不足に対処するためにトランスファーラーニング(transfer learning)を用いて実験的検討を行った。 提案手法では,より精度の低い解析モデルから生成された合成データを用いて,モデルの事前学習を行う。 フォトニックチップによって実装された行列重みに対する1dBのルート平均二乗誤差を、利用可能なデータの25%だけを用いて達成する。
• 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: We present and experimentally evaluate using transfer learning to address experimental data scarcity when training neural network (NN) models for Mach-Zehnder interferometer mesh-based optical matrix multipliers. Our approach involves pre-training the model using synthetic data generated from a less accurate analytical model and fine-tuning with experimental data. Our investigation demonstrates that this method yields significant reductions in modeling errors compared to using an analytical model, or a standalone NN model when training data is limited. Utilizing regularization techniques and ensemble averaging, we achieve < 1 dB root-mean-square error on the matrix weights implemented by a photonic chip while using only 25% of the available data.
• Abstract（参考訳）: 我々は、Mach-Zehnder干渉計メッシュを用いた光行列乗算器のためのニューラルネットワーク(NN)モデルを訓練する際に、転送学習を用いて実験データ不足に対処し、実験的に評価する。 提案手法は,不正確な解析モデルから生成された合成データと実験データとの微調整を用いた事前学習を行う。 本手法は, 学習データに制限がある場合, 解析モデルやスタンドアロンNNモデルと比較して, モデリング誤差が大幅に低減されることを示す。 正則化手法とアンサンブル平均化を利用して,フォトニックチップが実装した行列重みに対する1dBのルート平均二乗誤差を,利用可能なデータの25%のみを用いて達成する。

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