論文の概要: Leveraging Auxiliary Task Relevance for Enhanced Industrial Fault Diagnosis through Curriculum Meta-learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20351v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 06:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:44.646420
• Title: Leveraging Auxiliary Task Relevance for Enhanced Industrial Fault Diagnosis through Curriculum Meta-learning
• Title（参考訳）: カリキュラムメタラーニングによる産業断層診断の高度化のための補助課題の活用
• Authors: Jinze Wang, Tiehua Zhang, Boon Xian Chai, Adriano Di Pietro, Dimitrios Georgakopoulos, Jiong Jin,
• Abstract要約: 本稿では,RT-ACM強化故障診断フレームワークを提案する。 RT-ACMは補助作業条件の関連性を考慮して訓練を改善する。 このアプローチは、メタラーナーが優れた収束状態を達成するのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.625384087360766
• License:
• Abstract: The accurate diagnosis of machine breakdowns is crucial for maintaining operational safety in smart manufacturing. Despite the promise shown by deep learning in automating fault identification, the scarcity of labeled training data, particularly for equipment failure instances, poses a significant challenge. This limitation hampers the development of robust classification models. Existing methods like model-agnostic meta-learning (MAML) do not adequately address variable working conditions, affecting knowledge transfer. To address these challenges, a Related Task Aware Curriculum Meta-learning (RT-ACM) enhanced fault diagnosis framework is proposed in this paper, inspired by human cognitive learning processes. RT-ACM improves training by considering the relevance of auxiliary working conditions, adhering to the principle of ``paying more attention to more relevant knowledge", and focusing on ``easier first, harder later" curriculum sampling. This approach aids the meta-learner in achieving a superior convergence state. Extensive experiments on two real-world datasets demonstrate the superiority of RT-ACM framework.
• Abstract（参考訳）: 機械故障の正確な診断は、スマート製造における運転安全維持に不可欠である。 障害識別の自動化におけるディープラーニングの約束にもかかわらず、ラベル付きトレーニングデータの不足、特に機器故障事例は、大きな課題となっている。 この制限は、堅牢な分類モデルの開発を妨げている。 モデルに依存しないメタラーニング(MAML)のような既存の手法は、知識伝達に影響を与える様々な作業条件を適切に扱えない。 これらの課題に対処するために,人間の認知学習プロセスにインスパイアされたRT-ACM強化故障診断フレームワークを提案する。 RT-ACMは、補助的な作業条件の関連性を考慮し、「より適切な知識にもっと注意を払う」という原則に固執し、「より簡単で、より難しい」カリキュラムのサンプリングに焦点をあてることで、トレーニングを改善する。 このアプローチは、メタラーナーが優れた収束状態を達成するのに役立つ。 2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、RT-ACMフレームワークの優位性を示している。

関連論文リスト

• Consultation on Industrial Machine Faults with Large language Models [0.0]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて故障診断精度を向上させる手法を提案する。 実験の結果,本手法はベースラインモデルよりも優れ,精度は91%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T08:22:16Z)
• Rethinking Meta-Learning from a Learning Lens [17.00587250127854]
  我々は、メタ学習の戦略を学ぶためのより基本的な学習に焦点を当て、環境を変えることなく、エラーの原因とこれらのエラーの除去方法を探る。 本稿では,メタ学習の最適化プロセスに対するタスク関係の利用を提案し,その目的を達成するために,TRLearner(Task Relation Learner)と呼ばれるプラグアンドプレイ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T02:00:16Z)
• Mind the Interference: Retaining Pre-trained Knowledge in Parameter Efficient Continual Learning of Vision-Language Models [79.28821338925947]
  ドメインクラスのインクリメンタル学習は現実的だが、継続的な学習シナリオである。 これらの多様なタスクに対処するために、事前訓練されたビジョンランゲージモデル(VLM)を導入し、その強力な一般化性を実現する。 事前訓練されたVLMにエンコードされた知識は、新しいタスクに適応する際に妨げられ、固有のゼロショット能力を損なう。 既存の手法では、膨大なオーバーヘッドを必要とする余分なデータセットに知識蒸留でVLMをチューニングすることで、この問題に対処している。 我々は、事前学習した知識を保持できるDIKI(Distributed-Aware Interference-free Knowledge Integration)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-07T12:19:37Z)
• Informed Meta-Learning [55.2480439325792]
  メタラーニングとインシデントMLは、事前知識をMLパイプラインに組み込むための2つのアプローチとして際立っている。 我々は,非構造化知識表現からの事前の取り込みを容易にする,情報メタラーニングというハイブリッドパラダイムを定式化する。 データ効率、観測ノイズに対する堅牢性、タスク分散シフトを改善する上で、情報メタラーニングの潜在的な利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T15:08:37Z)
• Active Foundational Models for Fault Diagnosis of Electrical Motors [0.5999777817331317]
  電気モーターの故障検出と診断は、産業システムの安全かつ信頼性の高い運転を保証する上で最も重要である。 マシン故障診断のための既存のデータ駆動ディープラーニングアプローチは、大量のラベル付きサンプルに大きく依存している。 ラベル付きサンプルを少ない量で活用する基礎モデルに基づくアクティブラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T03:25:12Z)
• Maximum Likelihood Distillation for Robust Modulation Classification [50.51144496609274]
  我々は、より堅牢なAMCシステムを構築するために、知識蒸留のアイデアと敵の訓練に基づいて構築する。 オフライン環境でのAMC問題を解消し,より優れたトレーニングラベルを生成するためのMaximum Likelihood関数を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T21:06:11Z)
• Detecting Shortcut Learning for Fair Medical AI using Shortcut Testing [62.9062883851246]
  機械学習は医療の改善に大いに貢献するが、その利用が健康格差を広めたり増幅したりしないことを確実にすることは重要である。 アルゴリズムの不公平性の潜在的な要因の1つ、ショートカット学習は、トレーニングデータにおける不適切な相関に基づいてMLモデルが予測した時に発生する。 マルチタスク学習を用いて,臨床MLシステムの公平性評価の一環として,ショートカット学習の評価と緩和を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-21T09:35:38Z)
• Technical Language Supervision for Intelligent Fault Diagnosis in Process Industry [1.8574771508622119]
  プロセス産業では,人的専門家を支援する自動故障診断手法による状態監視システムにより,メンテナンス効率,プロセス持続可能性,職場の安全が向上する。 インテリジェント障害診断(IFD)における大きな課題は、モデルのトレーニングと検証に必要なラベルの正確なデータセットを開発することである。 産業データセットにおける技術的言語アノテーションとしての、障害特性と重大性差別に関するドメイン固有知識。 これにより、産業データに基づくIFDシステムのための技術言語監視(TLS)ソリューションを開発する機会が生まれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-11T18:59:40Z)
• On Fast Adversarial Robustness Adaptation in Model-Agnostic Meta-Learning [100.14809391594109]
  モデルに依存しないメタラーニング(MAML)は、数発の学習において最も成功したメタラーニング手法の1つである。 メタモデルの一般化力にもかかわらず、マルチショット学習においてMDLがいかに敵対的堅牢性を維持することができるかは明らかではない。 本稿では,ラベルなしデータ拡張,高速な攻撃生成,計算量軽微な微調整を可能にする,汎用的かつ最適化が容易なロバストネス正規化メタラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T22:03:04Z)
• Few-Shot Bearing Fault Diagnosis Based on Model-Agnostic Meta-Learning [3.8015092217142223]
  モデルに依存しないメタラーニング(MAML)に基づく断層診断のための数発の学習フレームワークを提案する。 ケーススタディでは、提案したフレームワークは、シームズネットワークベースのベンチマーク研究よりも25%高い精度で全体の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T04:03:18Z)
• Transfer Learning without Knowing: Reprogramming Black-box Machine Learning Models with Scarce Data and Limited Resources [78.72922528736011]
  そこで我々は,ブラックボックス・アタベラル・リプログラミング (BAR) という新しい手法を提案する。 ゼロオーダー最適化とマルチラベルマッピング技術を用いて、BARは入力出力応答のみに基づいてブラックボックスMLモデルをプログラムする。 BARは最先端の手法より優れ、バニラ対逆プログラミング法に匹敵する性能を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-17T01:52:34Z)

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。