論文の概要: Evaluation of Seismic Artificial Intelligence with Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14809v2
• Date: Mon, 02 Jun 2025 17:04:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.001789
• Title: Evaluation of Seismic Artificial Intelligence with Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した耐震人工知能の評価
• Authors: Samuel Myren, Nidhi Parikh, Rosalyn Rael, Garrison Flynn, Dave Higdon, Emily Casleton,
• Abstract要約: ディープラーニングモデル(DLM)の評価と比較のための評価フレームワークを開発する。 私たちのフレームワークは、実践者が自身の問題に対して最適なモデルを選択し、パフォーマンスの期待を定めるのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence has transformed the seismic community with deep learning models (DLMs) that are trained to complete specific tasks within workflows. However, there is still lack of robust evaluation frameworks for evaluating and comparing DLMs. We address this gap by designing an evaluation framework that jointly incorporates two crucial aspects: performance uncertainty and learning efficiency. To target these aspects, we meticulously construct the training, validation, and test splits using a clustering method tailored to seismic data and enact an expansive training design to segregate performance uncertainty arising from stochastic training processes and random data sampling. The framework's ability to guard against misleading declarations of model superiority is demonstrated through evaluation of PhaseNet [1], a popular seismic phase picking DLM, under 3 training approaches. Our framework helps practitioners choose the best model for their problem and set performance expectations by explicitly analyzing model performance with uncertainty at varying budgets of training data.
• Abstract（参考訳）: 人工知能は、ワークフロー内で特定のタスクを完了するよう訓練されたディープラーニングモデル(DLM)で、地震のコミュニティを変革した。 しかし、DLMを評価し、比較するための堅牢な評価フレームワークはいまだに存在しない。 このギャップに対処するために、パフォーマンスの不確実性と学習効率の2つの重要な側面を共同で組み込んだ評価フレームワークを設計する。 本研究の目的は, 地震データに適したクラスタリング手法を用いて, トレーニング, 検証, テスト分割を慎重に構築し, 確率的トレーニングプロセスとランダムデータサンプリングから生じる性能不確実性を分離する拡張トレーニング設計を実行することである。 モデル優越性の誤解を招きかねない宣言に対処するフレームワークの能力は, 3 つのトレーニング手法の下で, 一般的な位相選択 DLM である PhaseNet [1] の評価によって実証される。 本フレームワークは,トレーニングデータのさまざまな予算において,モデルパフォーマンスを不確実性で明示的に分析することにより,問題に対する最適なモデル選択と,パフォーマンスの期待値の設定を支援する。

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