論文の概要: Multi-unit soft sensing permits few-shot learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15828v1
- Date: Wed, 27 Sep 2023 17:50:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-28 12:22:04.711616
- Title: Multi-unit soft sensing permits few-shot learning
- Title（参考訳）: マルチユニットソフトセンシングで数発の学習が可能に
- Authors: Bjarne Grimstad, Kristian L{\o}vland, Lars S. Imsland
- Abstract要約: 本稿では,ユニット数の増加に伴ってソフトセンサがいかに一般化するかを考察する。
大規模な産業データセットを用いて、ソフトセンサーが十分な数のタスクから学習されると、新しいユニットからのデータに対するわずかなショットの学習が可能になることを実証した。
- 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: Recent literature has explored various ways to improve soft sensors using
learning algorithms with transferability. Broadly put, the performance of a
soft sensor may be strengthened when it is learned by solving multiple tasks.
The usefulness of transferability depends on how strongly related the devised
learning tasks are. A particularly relevant case for transferability, is when a
soft sensor is to be developed for a process of which there are many
realizations, e.g. system or device with many implementations from which data
is available. Then, each realization presents a soft sensor learning task, and
it is reasonable to expect that the different tasks are strongly related.
Applying transferability in this setting leads to what we call multi-unit soft
sensing, where a soft sensor models a process by learning from data from all of
its realizations.
This paper explores the learning abilities of a multi-unit soft sensor, which
is formulated as a hierarchical model and implemented using a deep neural
network. In particular, we investigate how well the soft sensor generalizes as
the number of units increase. Using a large industrial dataset, we demonstrate
that, when the soft sensor is learned from a sufficient number of tasks, it
permits few-shot learning on data from new units. Surprisingly, regarding the
difficulty of the task, few-shot learning on 1-3 data points often leads to a
high performance on new units.
- Abstract（参考訳）: 近年、トランスファービリティのある学習アルゴリズムを用いてソフトセンサを改善する様々な方法が研究されている。
広義に言えば、ソフトセンサの性能は、複数のタスクを解いて学習すると強化される。
伝達可能性の有用性は, 学習課題がいかに強く関連しているかによって異なる。
転送可能性の特に適切なケースは、多くの実現があるプロセスのためにソフトセンサーを開発する場合、例えば、データが利用可能な多くの実装を持つシステムやデバイスなどである。
すると、各実現はソフトセンサー学習タスクを示し、異なるタスクが強く関連していると期待することは妥当である。
この設定で転送可能性を適用することで、私たちがマルチユニットソフトセンシングと呼ぶものとなり、ソフトセンサーはその実現したすべてのデータから学習することでプロセスをモデル化する。
本稿では,階層モデルとして定式化し,ディープニューラルネットワークを用いて実装したマルチユニットソフトセンサの学習能力について検討する。
特に,ユニット数の増加に伴ってソフトセンサがいかに一般化するかを検討する。
大規模な産業データセットを用いて、ソフトセンサーが十分な数のタスクから学習されると、新しいユニットからのデータに対するわずかなショット学習が可能になることを実証した。
驚くべきことに、タスクの難しさに関して、1-3データポイントでの数ショットの学習は、しばしば新しいユニットで高いパフォーマンスをもたらす。
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