論文の概要: Scaled and Inter-token Relation Enhanced Transformer for Sample-restricted Residential NILM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12861v2
• Date: Fri, 06 Dec 2024 19:24:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 16:49:05.220559
• Title: Scaled and Inter-token Relation Enhanced Transformer for Sample-restricted Residential NILM
• Title（参考訳）: 試料拘束型NiLM用スケール・トケリレーション強化変圧器
• Authors: Minhajur Rahman, Yasir Arafat,
• Abstract要約: 本稿では,2つの革新点を持つトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 提案手法をREDDデータセット上で検証し, 各種アプライアンスに対してF1スコアを10～15%向上させる結果を得た。
• 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: Transformers have demonstrated exceptional performance across various domains due to their self-attention mechanism, which captures complex relationships in data. However, training on smaller datasets poses challenges, as standard attention mechanisms can over-smooth attention scores and overly prioritize intra-token relationships, reducing the capture of meaningful inter-token dependencies critical for tasks like Non-Intrusive Load Monitoring (NILM). To address this, we propose a novel transformer architecture with two key innovations: inter-token relation enhancement and dynamic temperature tuning. The inter-token relation enhancement mechanism removes diagonal entries in the similarity matrix to improve attention focus on inter-token relations. The dynamic temperature tuning mechanism, a learnable parameter, adapts attention sharpness during training, preventing over-smoothing and enhancing sensitivity to token relationships. We validate our method on the REDD dataset and show that it outperforms the original transformer and state-of-the-art models by 10-15\% in F1 score across various appliance types, demonstrating its efficacy for training on smaller datasets.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーは、データ内の複雑な関係をキャプチャする自己アテンションメカニズムのために、さまざまな領域で例外的なパフォーマンスを示してきた。 しかし、より小さなデータセットでのトレーニングは、標準の注意機構が過度にスムースな注意スコアを達成し、トークン内関係を過度に優先順位付けし、非侵入的負荷監視(NILM)のようなタスクに不可欠な意味のある相互依存関係のキャプチャを削減できるため、課題となる。 そこで本研究では,相互関係の強化と動的温度調整という,2つの重要なイノベーションを持つトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 対角関係強化機構は類似性行列の対角成分を除去し、対角関係に注意を向ける。 動的温度調整機構は学習可能なパラメータであり、トレーニング中の注意の鋭さに適応し、過度なスムース化を防止し、トークン関係に対する感度を高める。 提案手法をREDDデータセット上で検証し,F1スコアの10～15倍の精度で元のトランスフォーマーモデルと最先端モデルより優れており,より小さなデータセットでのトレーニングの有効性を実証している。

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