論文の概要: Tailoring the Hyperparameters of a Wide-Kernel Convolutional Neural Network to Fit Different Bearing Fault Vibration Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15191v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 09:17:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:22:34.413394
• Title: Tailoring the Hyperparameters of a Wide-Kernel Convolutional Neural Network to Fit Different Bearing Fault Vibration Datasets
• Title（参考訳）: 広いカーネル畳み込みニューラルネットの過度パラメータによる異なる軸受断層振動データセットの調整
• Authors: Dan Hudson, Jurgen van den Hoogen, Martin Atzmueller,
• Abstract要約: 最先端のアルゴリズムは、健康な機械軸受や損傷を受けた機械軸受から発生する振動を識別するのにほぼ完璧であると報告されている。 しかし、新しいデータへの応用はどうだろう? 本稿では, 故障検出のためのニューラルネットワークが, 誤パラメータ化によって損なわれることを確認できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10241134756773229
• License:
• Abstract: State-of-the-art algorithms are reported to be almost perfect at distinguishing the vibrations arising from healthy and damaged machine bearings, according to benchmark datasets at least. However, what about their application to new data? In this paper, we are able to confirm that neural networks for bearing fault detection can be crippled by incorrect hyperparameterisation, and also that the correct hyperparameter settings can actually change when transitioning to new data. The paper weaves together multiple methods to explain the behaviour of the hyperparameters of a wide-kernel convolutional neural network and how to set them. Since guidance already exists for generic hyperparameters like minibatch size, we focus on how to set architecture-specific hyperparameters such as the width of the convolutional kernels, a topic which might otherwise be obscure. We reflect different data properties by fusing information from seven different benchmark datasets, and our results show that the kernel size in the first layer in particular is sensitive to changes in the data. Looking deeper, we use manipulated copies of one dataset in an attempt to spot why the kernel size sometimes needs to change. The relevance of sampling rate is studied by using different levels of resampling, and spectral content is studied by increasingly filtering out high frequencies. At the end of our paper we conclude by stating clear guidance on how to set the hyperparameters of our neural network architecture.
• Abstract（参考訳）: 少なくともベンチマークデータセットによると、最先端のアルゴリズムは、健康な機械軸受や損傷を受けた機械軸受から発生する振動を識別するのにほぼ完璧だと報告されている。 しかし、新しいデータへの応用はどうでしょう? 本稿では,故障検出のためのニューラルネットワークが不正な過パラメータ化によって損なわれることを確認するとともに,新しいデータに移行する際には,正しい過パラメータ設定が実際に変更可能であることを確認する。 この論文は、広カーネル畳み込みニューラルネットワークのハイパーパラメータの挙動とその設定方法を説明するために、複数の手法を編み出した。 ミニバッチサイズなどの一般的なハイパーパラメータに対するガイダンスはすでに存在するので、畳み込みカーネルの幅などのアーキテクチャ固有のハイパーパラメータの設定方法に注目する。 我々は、7つの異なるベンチマークデータセットから情報を抽出することで異なるデータ特性を反映し、その結果、特に第1層のカーネルサイズがデータの変化に敏感であることを示す。 さらに詳しく見てみると、カーネルのサイズを変える必要がある理由を見つけるために、1つのデータセットの操作されたコピーを使用します。 サンプリングレートの関連性は, 異なるサンプリングレベルを用いて検討し, 高周波数のフィルタリングによりスペクトル含量について検討した。 論文の最後には、ニューラルネットワークアーキテクチャのハイパーパラメータの設定方法について、明確なガイダンスを述べて結論付けています。

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