論文の概要: Wireless Channel Aware Data Augmentation Methods for Deep Leaning-Based Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06452v1
• Date: Mon, 12 Aug 2024 19:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 19:27:43.756125
• Title: Wireless Channel Aware Data Augmentation Methods for Deep Leaning-Based Indoor Localization
• Title（参考訳）: ディープリーニングに基づく屋内位置推定のための無線チャネル認識データ拡張手法
• Authors: Omer Gokalp Serbetci, Daoud Burghal, Andreas F. Molisch,
• Abstract要約: 本稿では,無線伝搬チャネルやデバイスに関するドメイン知識を活用する手法を提案する。 低データ体制では、ローカライゼーション精度は50%まで上昇し、高データ体制における非増大した結果と一致することを示す。 提案手法は,測定データ量の1/4しか使用せず,最大で33%のハイデータ性能を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.76179980847908
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indoor localization is a challenging problem that - unlike outdoor localization - lacks a universal and robust solution. Machine Learning (ML), particularly Deep Learning (DL), methods have been investigated as a promising approach. Although such methods bring remarkable localization accuracy, they heavily depend on the training data collected from the environment. The data collection is usually a laborious and time-consuming task, but Data Augmentation (DA) can be used to alleviate this issue. In this paper, different from previously used DA, we propose methods that utilize the domain knowledge about wireless propagation channels and devices. The methods exploit the typical hardware component drift in the transceivers and/or the statistical behavior of the channel, in combination with the measured Power Delay Profile (PDP). We comprehensively evaluate the proposed methods to demonstrate their effectiveness. This investigation mainly focuses on the impact of factors such as the number of measurements, augmentation proportion, and the environment of interest impact the effectiveness of the different DA methods. We show that in the low-data regime (few actual measurements available), localization accuracy increases up to 50%, matching non-augmented results in the high-data regime. In addition, the proposed methods may outperform the measurement-only high-data performance by up to 33% using only 1/4 of the amount of measured data. We also exhibit the effect of different training data distribution and quality on the effectiveness of DA. Finally, we demonstrate the power of the proposed methods when employed along with Transfer Learning (TL) to address the data scarcity in target and/or source environments.
• Abstract（参考訳）: 屋内のローカライゼーションは、屋外のローカライゼーションとは異なり、普遍的で堅牢なソリューションが欠けている、難しい問題である。 機械学習(ML)、特にディープラーニング(DL)の手法は、有望なアプローチとして研究されている。 このような手法は、顕著なローカライゼーション精度をもたらすが、環境から収集したトレーニングデータに大きく依存する。 データ収集は通常、手間と時間を要する作業だが、この問題を緩和するためにデータ拡張(DA)を使用することができる。 本稿では,従来のDAとは違って,無線伝搬チャネルやデバイスに関するドメイン知識を活用する手法を提案する。 これらの手法は、測定された電力遅延プロファイル(PDP)と組み合わせて、トランシーバー内の典型的なハードウェアコンポーネントのドリフトおよび/またはチャネルの統計的挙動を利用する。 提案手法の有効性を総合的に評価する。 本研究は, 測定数, 増分率, 興味環境などの要因が, 異なるDA法の有効性に与える影響に主に焦点をあてる。 その結果,ローデータ方式では,ローデータ方式では局所化精度が50%まで向上し,高データ方式では非増大結果と一致することがわかった。 また,提案手法は測定データ量の1/4しか使用せず,計測のみのハイデータ性能を最大33%向上させることができる。 また,異なるトレーニングデータ分布と品質がDAの有効性に及ぼす影響を示す。 最後に、ターゲットおよび/またはソース環境におけるデータ不足に対処するため、Transfer Learning(TL)と共に提案手法のパワーを実証する。

関連論文リスト

• Enhancing Training Data Attribution for Large Language Models with Fitting Error Consideration [74.09687562334682]
  Debias and Denoise Attribution (DDA) と呼ばれる新しいトレーニングデータ属性法を導入する。 提案手法は既存のアプローチよりも優れており,平均91.64%のAUCを実現している。 DDAは、様々なソースとLLaMA2、QWEN2、Mistralのような異なるスケールのモデルに対して、強力な汎用性とスケーラビリティを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T07:14:26Z)
• Efficient Ensembles Improve Training Data Attribution [12.180392191924758]
  トレーニングデータ帰属法は、データ中心AIにおける幅広い応用により、個々のデータポイントがモデル予測に与える影響を定量化することを目的としている。 この分野の既存の手法は、リトレーニングベースとグラデーションベースに分類されるが、有害なトレードオフ帰属効果に苦慮している。 近年の研究では、複数の独立に訓練されたモデルのアンサンブルによる勾配に基づく手法の強化が、より優れた帰属を達成できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T15:58:34Z)
• On the Influence of Data Resampling for Deep Learning-Based Log Anomaly Detection: Insights and Recommendations [10.931620604044486]
  本研究は,多様なデータ再サンプリング手法が既存のADアプローチに与える影響を詳細に分析する。 クラス不均衡のレベルが異なる4つのデータセットにまたがるこれらのADアプローチの性能を評価する。 正常なデータと異常なデータの最適な再サンプリング率を利用する際のデータ再サンプリング手法の有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-06T14:01:05Z)
• Physics-informed and Unsupervised Riemannian Domain Adaptation for Machine Learning on Heterogeneous EEG Datasets [53.367212596352324]
  脳波信号物理を利用した教師なし手法を提案する。 脳波チャンネルをフィールド、ソースフリーなドメイン適応を用いて固定位置にマッピングする。 提案手法は脳-コンピュータインタフェース(BCI)タスクおよび潜在的なバイオマーカー応用におけるロバストな性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T16:17:33Z)
• A Semi-Supervised Learning Approach for Ranging Error Mitigation Based on UWB Waveform [29.827191184889898]
  UWBレンジ誤差軽減のための変分ベイズに基づく半教師付き学習手法を提案する。 本手法はラベル付きデータとラベルなしデータの両方からの知識を効率的に蓄積することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-23T10:08:42Z)
• Causal Deep Reinforcement Learning Using Observational Data [11.790171301328158]
  深部強化学習(DRL)における2つの解答法を提案する。 提案手法はまず, 因果推論法に基づいて異なる試料の重要度を算出し, 損失関数に対する異なる試料の影響を調整する。 本手法の有効性を実証し,実験的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-28T14:34:39Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)
• Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning [61.488646649045215]
  フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T19:03:39Z)
• Attentional-Biased Stochastic Gradient Descent [74.49926199036481]
  深層学習におけるデータ不均衡やラベルノイズ問題に対処するための証明可能な手法(ABSGD)を提案する。 本手法は運動量SGDの簡易な修正であり,各試料に個別の重み付けを行う。 ABSGDは追加コストなしで他の堅牢な損失と組み合わせられるほど柔軟である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-13T03:41:52Z)
• Provably Efficient Causal Reinforcement Learning with Confounded Observational Data [135.64775986546505]
  オフラインで収集されたデータセット(観測データ)を組み込んで、オンライン環境でのサンプル効率を改善する方法について検討する。 提案手法は,観測データを効率よく組み込んだ,分解された楽観的値反復 (DOVI) アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T14:49:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。