論文の概要: Enhancing radioisotope identification in gamma spectra with transfer learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07069v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 00:21:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 22:09:45.169211
• Title: Enhancing radioisotope identification in gamma spectra with transfer learning
• Title（参考訳）: 移動学習によるガンマスペクトルのラジオアイソトープ同定の促進
• Authors: Peter Lalor,
• Abstract要約: 我々は、物理的に導出された合成データを用いてモデルを事前訓練し、転送学習技術を利用して特定の対象領域のモデルを微調整する。 この分析結果から、微調整モデルの方が、合成データや対象ドメインデータのみにのみ訓練されたモデルよりも大幅に優れていたことが示唆された。 本研究は,実験データへのアクセスが制限されたアプリケーションシナリオに伝達学習技術を適用するための概念実証として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning methods in gamma spectroscopy have the potential to provide accurate, real-time classification of unknown radioactive samples. However, obtaining sufficient experimental training data is often prohibitively expensive and time-consuming, and models trained solely on synthetic data can struggle to generalize to the unpredictable range of real-world operating scenarios. In this work, we pretrain a model using physically derived synthetic data and subsequently leverage transfer learning techniques to fine-tune the model for a specific target domain. This paradigm enables us to embed physical principles during the pretraining step, thus requiring less data from the target domain compared to classical machine learning methods. Results of this analysis indicate that fine-tuned models significantly outperform those trained exclusively on synthetic data or solely on target-domain data, particularly in the intermediate data regime (${\approx} 10^4$ training samples). This conclusion is consistent across four different machine learning architectures (MLP, CNN, Transformer, and LSTM) considered in this study. This research serves as proof of concept for applying transfer learning techniques to application scenarios where access to experimental data is limited.
• Abstract（参考訳）: ガンマ分光法における機械学習手法は、未知の放射性試料の正確なリアルタイム分類を提供する可能性がある。 しかし、十分な実験データを得ることは、しばしば高価で時間を要することがあり、合成データのみに訓練されたモデルは、予測不可能な現実の操作シナリオに一般化するのに苦労する。 本研究では、物理的に導出された合成データを用いてモデルを事前訓練し、その後、転送学習技術を利用して特定の対象領域のモデルを微調整する。 このパラダイムにより、事前学習中に物理原理を組み込むことができ、古典的な機械学習手法に比べてターゲット領域のデータが少ない。 この分析の結果、微調整されたモデルは、特に中間データ体制において、合成データや対象ドメインデータのみにのみ訓練されたモデルよりも大幅に優れていた({\approx} 10^4$ トレーニングサンプル)。 この結論は、この研究で考慮された4つの異なる機械学習アーキテクチャ(MLP、CNN、Transformer、LSTM)で一致している。 本研究は,実験データへのアクセスが制限されたアプリケーションシナリオに伝達学習技術を適用するための概念実証として機能する。

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