論文の概要: Self-Supervised Radio Pre-training: Toward Foundational Models for Spectrogram Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.09849v1
• Date: Thu, 14 Nov 2024 23:56:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-18 15:38:47.238262
• Title: Self-Supervised Radio Pre-training: Toward Foundational Models for Spectrogram Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型ラジオ事前学習:スペクトログラム学習の基礎モデルに向けて
• Authors: Ahmed Aboulfotouh, Ashkan Eshaghbeigi, Dimitrios Karslidis, Hatem Abou-Zeid,
• Abstract要約: Foundational Deep Learning(DL)モデルは、多種多様で多様なデータセットに基づいてトレーニングされた一般的なモデルである。 本稿では,無線信号を用いた基礎DLモデルの事前学習のための,新しい自己教師型学習手法であるMasked Spectrogram Modelingを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1339395157466425
• License:
• Abstract: Foundational deep learning (DL) models are general models, trained on large, diverse, and unlabelled datasets, typically using self-supervised learning techniques have led to significant advancements especially in natural language processing. These pretrained models can be fine-tuned for related downstream tasks, offering faster development and reduced training costs, while often achieving improved performance. In this work, we introduce Masked Spectrogram Modeling, a novel self-supervised learning approach for pretraining foundational DL models on radio signals. Adopting a Convolutional LSTM architecture for efficient spatio-temporal processing, we pretrain the model with an unlabelled radio dataset collected from over-the-air measurements. Subsequently, the pretrained model is fine-tuned for two downstream tasks: spectrum forecasting and segmentation. Experimental results demonstrate that our methodology achieves competitive performance in both forecasting accuracy and segmentation, validating its effectiveness for developing foundational radio models.
• Abstract（参考訳）: 基礎的深層学習(DL)モデルは、大規模で多種多様で遅延のないデータセットに基づいて訓練された一般的なモデルであり、一般的には自己教師付き学習技術を用いて、特に自然言語処理において顕著な進歩をもたらした。 これらの事前訓練されたモデルは、関連する下流タスクのために微調整され、開発速度が向上し、トレーニングコストが削減され、パフォーマンスが向上することが多い。 本稿では,基礎的なDLモデルを無線信号で事前学習するための,新しい自己教師型学習手法であるMasked Spectrogram Modelingを紹介する。 効率の良い時空間処理のための畳み込みLSTMアーキテクチャを採用することで、空気上測定から収集した未ラベルの無線データセットを用いてモデルを事前訓練する。 その後、事前訓練されたモデルは、スペクトル予測とセグメンテーションという2つの下流タスクのために微調整される。 実験結果から,提案手法は精度とセグメンテーションの両面での競合性能を実証し,基礎的無線モデル開発の有効性を検証した。

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