論文の概要: Optimization of bi-directional gated loop cell based on multi-head attention mechanism for SSD health state classification model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.14830v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 22:01:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.411722
• Title: Optimization of bi-directional gated loop cell based on multi-head attention mechanism for SSD health state classification model
• Title（参考訳）: SSD状態分類モデルのためのマルチヘッドアテンション機構に基づく双方向ゲートループセルの最適化
• Authors: Zhizhao Wen, Ruoxin Zhang, Chao Wang,
• Abstract要約: 本研究では,ストレージデバイスの健康分類の精度と安定性を高めるために,マルチヘッドアテンション機構を組み込んだハイブリッドBiGRU-MHAモデルを提案する。 実験結果から,本モデルではトレーニングセットが92.70%,テストセットが92.44%,最小性能差が0.26%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5670390559986442
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aiming at the critical role of SSD health state prediction in data reliability assurance, this study proposes a hybrid BiGRU-MHA model that incorporates a multi-head attention mechanism to enhance the accuracy and stability of storage device health classification. The model innovatively integrates temporal feature extraction and key information focusing capabilities. Specifically, it leverages the bidirectional timing modeling advantages of the BiGRU network to capture both forward and backward dependencies of SSD degradation features. Simultaneously, the multi-head attention mechanism dynamically assigns feature weights, improving the model's sensitivity to critical health indicators. Experimental results show that the proposed model achieves classification accuracies of 92.70% on the training set and 92.44% on the test set, with a minimal performance gap of only 0.26%, demonstrating excellent generalization ability. Further analysis using the receiver operating characteristic (ROC) curve shows an area under the curve (AUC) of 0.94 on the test set, confirming the model's robust binary classification performance. This work not only presents a new technical approach for SSD health prediction but also addresses the generalization bottleneck of traditional models, offering a verifiable method with practical value for preventive maintenance of industrial-grade storage systems. The results show the model can significantly reduce data loss risks by providing early failure warnings and help optimize maintenance costs, supporting intelligent decision-making in building reliable storage systems for cloud computing data centers and edge storage environments.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、データ信頼性保証におけるSSDヘルス状態予測の重要な役割を考察し、ストレージデバイスの健康分類の精度と安定性を高めるために、マルチヘッドアテンション機構を組み込んだハイブリッドBiGRU-MHAモデルを提案する。 このモデルは、時間的特徴抽出と重要な情報集中機能を革新的に統合する。 具体的には、BiGRUネットワークの双方向タイミングモデリングの利点を活用して、SSD劣化機能の前方および後方依存性をキャプチャする。 同時に、マルチヘッドアテンション機構は特徴重量を動的に割り当て、重要な健康指標に対するモデルの感度を向上させる。 実験結果から,本モデルではトレーニングセットで92.70%,テストセットで92.44%,パフォーマンスギャップは0.26%に過ぎず,優れた一般化能力を示した。 さらに、受信動作特性(ROC)曲線を用いて解析すると、テストセット上の曲線(AUC)の0.94以下の領域が示され、モデルの堅牢なバイナリ分類性能が確認できる。 この研究は、SSDヘルス予測の新しい技術的アプローチを示すだけでなく、従来のモデルの一般化ボトルネックにも対処する。 その結果、早期の障害警告を提供することで、データ損失のリスクを著しく低減し、メンテナンスコストの最適化を支援し、クラウドコンピューティングデータセンターやエッジストレージ環境のための信頼性の高いストレージシステムを構築するためのインテリジェントな意思決定を支援することが示されている。

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