論文の概要: Enhancing Deep Learning based RMT Data Inversion using Gaussian Random Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19858v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 19:47:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:28.595514
• Title: Enhancing Deep Learning based RMT Data Inversion using Gaussian Random Field
• Title（参考訳）: ガウス確率場を用いた深層学習に基づくRTTデータインバージョンの実現
• Authors: Koustav Ghosal, Arun Singh, Samir Malakar, Shalivahan Srivastava, Deepak Gupta,
• Abstract要約: 本稿では, DLを用いた電波恒星データのインバージョン手法を提案する。 ネットワークの一般化能力は、アウト・オブ・ディストリビューション・データセットでテストされた。 本手法は,インド・ロルキー近郊の廃棄物処分場からの例証フィールドデータを用いて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.730845996892551
• License:
• Abstract: Deep learning (DL) methods have emerged as a powerful tool for the inversion of geophysical data. When applied to field data, these models often struggle without additional fine-tuning of the network. This is because they are built on the assumption that the statistical patterns in the training and test datasets are the same. To address this, we propose a DL-based inversion scheme for Radio Magnetotelluric data where the subsurface resistivity models are generated using Gaussian Random Fields (GRF). The network's generalization ability was tested with an out-of-distribution (OOD) dataset comprising a homogeneous background and various rectangular-shaped anomalous bodies. After end-to-end training with the GRF dataset, the pre-trained network successfully identified anomalies in the OOD dataset. Synthetic experiments confirmed that the GRF dataset enhances generalization compared to a homogeneous background OOD dataset. The network accurately recovered structures in a checkerboard resistivity model, and demonstrated robustness to noise, outperforming traditional gradient-based methods. Finally, the developed scheme is tested using exemplary field data from a waste site near Roorkee, India. The proposed scheme enhances generalization in a data-driven supervised learning framework, suggesting a promising direction for OOD generalization in DL methods.
• Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)法は物理データの逆転のための強力なツールとして登場した。 フィールドデータに適用する場合、これらのモデルはネットワークを微調整することなくしばしば苦労する。 これは、トレーニングとテストデータセットの統計パターンが同じである、という仮定に基づいて構築されているためである。 これを解決するために,ガウスランダム場 (GRF) を用いて地中比抵抗モデルを生成する無線天王星データに対するDLベースの逆変換法を提案する。 ネットワークの一般化能力は、均質な背景と様々な長方形形状の異常体からなるアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データセットを用いてテストされた。 GRFデータセットによるエンドツーエンドのトレーニングの後、事前トレーニングされたネットワークは、OODデータセット内の異常を正常に識別した。 合成実験により、GRFデータセットは、均質な背景OODデータセットと比較して一般化を高めることが確認された。 ネットワークはチェッカーボードの比抵抗モデルにおける構造を正確に復元し、従来の勾配法よりも頑健であることを示す。 最後に, インドのロルキー近郊の廃棄物処分場から, 模範フィールドデータを用いて, 提案手法を検証した。 提案手法は、データ駆動型教師あり学習フレームワークにおける一般化を促進し、DL法におけるOOD一般化の有望な方向性を示唆する。

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