論文の概要: Pseudo Replay-based Class Continual Learning for Online New Category Anomaly Detection in Additive Manufacturing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02491v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 12:43:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 04:21:22.011530
- Title: Pseudo Replay-based Class Continual Learning for Online New Category Anomaly Detection in Additive Manufacturing
- Title（参考訳）: Pseudo Replay-based Class Continual Learning for Online New Category Anomaly Detection in Additive Manufacturing
- Authors: Yuxuan Li, Tianxin Xie, Chenang Liu, Zhangyue Shi,
- Abstract要約: 本稿では,新しい擬似リプレイ型連続学習フレームワークを開発する。
クラスインクリメンタル学習とオーバーサンプリングベースのデータ生成を統合している。
提案手法の有効性を3つのケーススタディで検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.012204041812572
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The incorporation of advanced sensors and machine learning techniques has enabled modern manufacturing enterprises to perform data-driven classification-based anomaly detection based on the sensor data collected in manufacturing processes. However, one critical challenge is that newly presented defect category may manifest as the manufacturing process continues, resulting in monitoring performance deterioration of previously trained machine learning models. Hence, there is an increasing need for empowering machine learning models to learn continually. Among all continual learning methods, memory-based continual learning has the best performance but faces the constraints of data storage capacity. To address this issue, this paper develops a novel pseudo replay-based continual learning framework by integrating class incremental learning and oversampling-based data generation. Without storing all the data, the developed framework could generate high-quality data representing previous classes to train machine learning model incrementally when new category anomaly occurs. In addition, it could even enhance the monitoring performance since it also effectively improves the data quality. The effectiveness of the proposed framework is validated in three cases studies, which leverages supervised classification problem for anomaly detection. The experimental results show that the developed method is very promising in detecting novel anomaly while maintaining a good performance on the previous task and brings up more flexibility in model architecture.
- Abstract（参考訳）: 先進的なセンサと機械学習技術の導入により、現代の製造業者は、製造プロセスで収集されたセンサデータに基づいて、データ駆動型分類に基づく異常検出を行えるようになった。
しかし、1つの重要な課題は、製造プロセスが継続するにつれて新たに提示された欠陥カテゴリが出現し、その結果、以前に訓練された機械学習モデルのパフォーマンス劣化を監視することである。
したがって、継続的に学習するための機械学習モデルを強化する必要性が高まっている。
すべての連続学習方法の中で、メモリベースの連続学習は最高の性能を持つが、データストレージ容量の制約に直面している。
そこで本研究では,クラスインクリメンタル学習とオーバーサンプリングベースデータ生成を統合することで,新たな擬似リプレイ型連続学習フレームワークを開発する。
開発したフレームワークは,すべてのデータを格納することなく,従来のクラスを表す高品質なデータを生成して,新たなカテゴリ異常が発生した場合に,機械学習モデルを漸進的にトレーニングする。
さらに、データ品質も効果的に向上するため、監視性能も向上する可能性がある。
提案手法の有効性は,異常検出のための教師付き分類問題を活用する3つのケーススタディで検証された。
実験結果から,提案手法は従来の課題において良好な性能を維持しつつ,新規な異常を検出する上で非常に有望であり,モデルアーキテクチャの柔軟性が向上することが示された。
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