論文の概要: Orthogonal projection-based regularization for efficient model augmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05842v1
• Date: Fri, 10 Jan 2025 10:33:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:26:06.807350
• Title: Orthogonal projection-based regularization for efficient model augmentation
• Title（参考訳）: 直交射影に基づく効率的なモデル拡張のための正規化
• Authors: Bendegúz M. Györök, Jan H. Hoekstra, Johan Kon, Tamás Péni, Maarten Schoukens, Roland Tóth,
• Abstract要約: ディープラーニングに基づく非線形システム同定は、実際に信頼性が高く高精度なモデルを作成する能力を示している。 ブラックボックスモデルは物理的解釈可能性に欠けており、しばしば学習のかなりの部分は、既に予想されていた、既知の振る舞いを捉えるのに費やされている。 潜在的な解決策は、物理に基づくモデリングと深層学習の識別の強みを組み合わせて、事前の物理知識を直接モデル構造に統合することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6071013155805556
• License:
• Abstract: Deep-learning-based nonlinear system identification has shown the ability to produce reliable and highly accurate models in practice. However, these black-box models lack physical interpretability, and often a considerable part of the learning effort is spent on capturing already expected/known behavior due to first-principles-based understanding of some aspects of the system. A potential solution is to integrate prior physical knowledge directly into the model structure, combining the strengths of physics-based modeling and deep-learning-based identification. The most common approach is to use an additive model augmentation structure, where the physics-based and the machine-learning (ML) components are connected in parallel. However, such models are overparametrized, training them is challenging, potentially causing the physics-based part to lose interpretability. To overcome this challenge, this paper proposes an orthogonal projection-based regularization technique to enhance parameter learning, convergence, and even model accuracy in learning-based augmentation of nonlinear baseline models.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づく非線形システム同定は、実際に信頼性が高く高精度なモデルを作成する能力を示している。 しかしながら、これらのブラックボックスモデルは物理的解釈可能性に欠けており、システムのいくつかの側面に関する第一原理に基づく理解のため、しばしば学習のかなりの部分は、既に期待されている、既知の振る舞いを捉えることに費やされている。 潜在的な解決策は、物理に基づくモデリングと深層学習に基づく識別の強みを組み合わせて、事前の物理知識を直接モデル構造に統合することである。 最も一般的なアプローチは、物理ベースと機械学習(ML)コンポーネントが並列に接続される追加モデル拡張構造を使用することである。 しかし、そのようなモデルは過度にパラメータ化され、それらを訓練することは困難であり、物理に基づく部分の解釈性が失われる可能性がある。 そこで本研究では,非線形ベースラインモデルの学習に基づく拡張において,パラメータ学習,収束,さらにはモデルの精度を向上させる直交射影ベース正規化手法を提案する。

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