論文の概要: Interactive Residual Domain Adaptation Networks for Partial Transfer Industrial Fault Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16737v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 06:46:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:28:07.060462
• Title: Interactive Residual Domain Adaptation Networks for Partial Transfer Industrial Fault Diagnosis
• Title（参考訳）: 部分移動型産業断層診断のための対話型残留領域適応ネットワーク
• Authors: Gecheng Chen, Chengwen Luo, Jianqiang Li, Xinkai Chen,
• Abstract要約: 対話型残留領域適応ネットワーク(IRDAN)と呼ばれる新しいPDAフレームワークを提案する。 IRDANでは、PDAチャレンジに対する新たな視点を提供するために、各ドメインのドメインワイドモデルを導入している。 提案したIRDANの優れた性能を示す実験が行われた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.114530512275066
• License:
• Abstract: The partial domain adaptation (PDA) challenge is a prevalent issue in industrial fault diagnosis. Current PDA approaches primarily rely on adversarial learning for domain adaptation and use reweighting strategies to exclude source samples deemed outliers. However, the transferability of features diminishes from general feature extraction layers to higher task-specific layers in adversarial learning-based adaptation modules, leading to significant negative transfer in PDA settings. We term this issue the adaptation-discrimination paradox (ADP). Furthermore, reweighting strategies often suffer from unreliable pseudo-labels, compromising their effectiveness. Drawing inspiration from traditional classification settings where such partial challenge is not a concern, we propose a novel PDA framework called Interactive Residual Domain Adaptation Networks (IRDAN), which introduces domain-wise models for each domain to provide a new perspective for the PDA challenge. Each domain-wise model is equipped with a residual domain adaptation (RDA) block to mitigate the ADP problem. Additionally, we introduce a confident information flow via an interactive learning strategy, training the modules of IRDAN sequentially to avoid cross-interference. We also establish a reliable stopping criterion for selecting the best-performing model, ensuring practical usability in real-world applications. Experiments have demonstrated the superior performance of the proposed IRDAN.
• Abstract（参考訳）: 産業的欠陥診断における部分的ドメイン適応(PDA)の課題は多い。 現在のPDAアプローチは、主にドメイン適応のための逆学習と、オフレイアと見なされるソースサンプルを除外するための再重み付け戦略に頼っている。 しかし, 一般特徴抽出層から, 対向学習に基づく適応モジュールのタスク固有層への変換性は低下し, PDA設定では負の転送が顕著となる。 本問題を適応識別パラドックス(ADP)と呼ぶ。 さらに、再重み付け戦略は、しばしば信頼できない擬似ラベルに悩まされ、その効果を損なう。 このような部分的課題が問題にならない従来の分類設定からインスピレーションを得て、各ドメインに対するドメインワイドモデルを導入し、PDAチャレンジに対する新たな視点を提供する、Interactive Residual Domain Adaptation Networks (IRDAN) と呼ばれる新しいPDAフレームワークを提案する。 各ドメインワイドモデルは、ADP問題を緩和するために残留ドメイン適応(RDA)ブロックを備える。 さらに,対話型学習戦略を通じて信頼度の高い情報フローを導入し,IRDANのモジュールを逐次訓練することで,相互干渉を回避する。 また,最高の性能モデルを選択するための信頼性の高い停止基準を確立し,現実のアプリケーションにおける実用的なユーザビリティを確保する。 提案したIRDANの優れた性能を示す実験が行われた。

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