論文の概要: The Effect of Different Optimization Strategies to Physics-Constrained
Deep Learning for Soil Moisture Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08154v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 00:32:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 16:22:50.997146
- Title: The Effect of Different Optimization Strategies to Physics-Constrained
Deep Learning for Soil Moisture Estimation
- Title(参考訳): 最適化戦略の違いが物理制約に及ぼす影響
土壌水分推定のための深層学習
- Authors: Jianxin Xie, Bing Yao, Zheyu Jiang
- Abstract要約: 水輸送と水感知信号に関する物理に基づく原理を統合するために,物理制約付き深層学習(P-DL)フレームワークを提案する。
実験的な収束関数Adamsは、ミニバッチとフルバッチのトレーニングの両方において、他の最適化手法よりも優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.804881282638357
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Soil moisture is a key hydrological parameter that has significant importance
to human society and the environment. Accurate modeling and monitoring of soil
moisture in crop fields, especially in the root zone (top 100 cm of soil), is
essential for improving agricultural production and crop yield with the help of
precision irrigation and farming tools. Realizing the full sensor data
potential depends greatly on advanced analytical and predictive domain-aware
models. In this work, we propose a physics-constrained deep learning (P-DL)
framework to integrate physics-based principles on water transport and water
sensing signals for effective reconstruction of the soil moisture dynamics. We
adopt three different optimizers, namely Adam, RMSprop, and GD, to minimize the
loss function of P-DL during the training process. In the illustrative case
study, we demonstrate the empirical convergence of Adam optimizers outperforms
the other optimization methods in both mini-batch and full-batch training.
- Abstract(参考訳): 土壌水分は人間の社会と環境にとって重要な重要な水文学パラメータである。
特に根圏(100cm以上の土壌)における土壌水分の正確なモデリングとモニタリングは、精密灌水と農業ツールの助けを借りて、農業生産と収量の改善に不可欠である。
完全なセンサデータポテンシャルを実現するには、高度な分析および予測ドメイン認識モデルに大きく依存する。
本研究では, 物理制約付き深層学習(P-DL)フレームワークを提案する。
我々は,トレーニング過程におけるP-DLの損失関数を最小限に抑えるために,Adam,RMSprop,GDの3つの最適化アルゴリズムを採用した。
実験ケーススタディでは,Adamオプティマイザの実証的な収束が,ミニバッチおよびフルバッチトレーニングの両方において,他の最適化手法よりも優れていることを示す。
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