論文の概要: Sensor Drift Compensation in Electronic-Nose-Based Gas Recognition Using Knowledge Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17071v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 23:16:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.800321
- Title: Sensor Drift Compensation in Electronic-Nose-Based Gas Recognition Using Knowledge Distillation
- Title（参考訳）: 知識蒸留を用いた電子鼻ガス認識におけるセンサドリフト補償
- Authors: Juntao Lin, Xianghao Zhan,
- Abstract要約: 従来の研究では、ドリフト補償の有望な結果が報告されていたが、統計的に有意な検証は得られなかった。
これは、電子鼻ドリフト緩和のためのKDの最初の応用であり、従来の最先端DRCA法よりも大幅に優れていた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Due to environmental changes and sensor aging, sensor drift challenges the performance of electronic nose systems in gas classification during real-world deployment. Previous studies using the UCI Gas Sensor Array Drift Dataset reported promising drift compensation results but lacked robust statistical experimental validation and may overcompensate for sensor drift, losing class-related variance.To address these limitations and improve sensor drift compensation with statistical rigor, we first designed two domain adaptation tasks based on the same electronic nose dataset: using the first batch to predict the remaining batches, simulating a controlled laboratory setting; and predicting the next batch using all prior batches, simulating continuous training data updates for online training. We then systematically tested three methods: our proposed novel Knowledge Distillation (KD) method, the benchmark method Domain Regularized Component Analysis (DRCA), and a hybrid method KD-DRCA, across 30 random test set partitions on the UCI dataset. We showed that KD consistently outperformed both DRCA and KD-DRCA, achieving up to an 18% improvement in accuracy and 15% in F1-score, demonstrating KD's superior effectiveness in drift compensation. This is the first application of KD for electronic nose drift mitigation, significantly outperforming the previous state-of-the-art DRCA method and enhancing the reliability of sensor drift compensation in real-world environments.
- Abstract（参考訳）: 環境変化とセンサの老朽化により、センサードリフトは実際の展開中のガス分類における電子鼻システムの性能に挑戦する。
UCIガスセンサアレイドリフトデータセットを用いた以前の研究では、有望なドリフト補償結果が報告されていたが、統計的検証が不十分であり、センサドリフトを過大に補償する可能性があり、これらの制限に対処し、統計リガーによるセンサドリフト補償を改善するために、我々はまず、同じ電子鼻データセットに基づく2つのドメイン適応タスクを最初に設計した: 最初のバッチを使用して残りのバッチを予測し、制御された実験室の設定をシミュレートし、次のバッチを以前のバッチすべてを用いて予測し、オンライントレーニングのための継続的なトレーニングデータ更新をシミュレートする。
次に,提案手法である知識蒸留法 (KD) とベンチマーク手法であるDomain Regularized Component Analysis (DRCA) と,UCIデータセット上の30個のランダムなテストセット分割にまたがるハイブリッド手法KD-DRCAの3つの手法を系統的に検証した。
その結果,KD は DRCA と KD-DRCA のどちらよりも常に優れており,精度は18%,F1スコアは15% 向上し,ドリフト補償における KD の有効性は良好であった。
これは電子鼻ドリフト低減のためのKDの最初の応用であり、従来のDRCA法を著しく上回り、実環境におけるセンサドリフト補償の信頼性を高めている。
関連論文リスト
- Efficient Test-time Adaptive Object Detection via Sensitivity-Guided Pruning [73.40364018029673]
連続的なテスト時間適応オブジェクト検出(CTTA-OD)は、源となる事前訓練された検出器を常に変化する環境にオンライン適応させることを目的としている。
私たちのモチベーションは、学習したすべての特徴が有益であるとは限らないという観察に起因しています。
FLOPの計算オーバヘッドを12%削減し,優れた適応性を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-03T05:27:56Z) - AutoML for Multi-Class Anomaly Compensation of Sensor Drift [44.63945828405864]
センサドリフトは、時間とともに機械学習モデルのパフォーマンスを低下させる。
標準クロスバリデーション法はドリフトの不適切な会計によって性能を過大評価する。
本稿では,(1)モデル検証のための新しいセンサドリフト補償学習パラダイム,(2)分類性能の向上とセンサドリフト補償のための自動機械学習(AutoML)技術を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-26T14:34:53Z) - The Effect of Optimal Self-Distillation in Noisy Gaussian Mixture Model [2.355460994057843]
自己蒸留(SD)は、機械学習において単純だが強力なアプローチとして注目されている。
広く使われているにもかかわらず、その効果の基盤となるメカニズムはいまだ不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-27T17:20:48Z) - Unsupervised Attention-Based Multi-Source Domain Adaptation Framework for Drift Compensation in Electronic Nose Systems [16.320912838687796]
本稿では,E-noseシステムにおけるドリフト補償を伴うガス識別のための新しい枠組みを提案する。
AMDS-PFFAモデルは、複数のソースドメインからのラベル付きデータを効果的に活用する。
コンバージェンスの高い平均ガス認識精度を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-20T02:47:05Z) - An Empirical Study of Uncertainty Estimation Techniques for Detecting
Drift in Data Streams [4.818865062632567]
本研究では,ドリフト検出における誤差率の代用として不確実性値を用いた総合的な実験的検討を行った。
実世界の7つのデータセットにまたがるADWIN検出器を用いた5つの不確実性推定手法について検討した。
その結果、SWAG法はキャリブレーションが優れているが、ドリフト検出の全体的な精度は不確実性推定法の選択によって顕著に影響しないことが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-22T13:17:55Z) - Deep convolutional neural networks for cyclic sensor data [0.0]
本研究では,センサによる条件モニタリングに焦点をあて,深層学習技術の応用について検討する。
本研究は,従来手法を用いたベースラインモデル,早期センサフュージョンを用いた単一CNNモデル,後期センサフュージョンを用いた2車線CNNモデル (2L-CNN) の3つのモデルの性能を比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T07:51:15Z) - Continual Detection Transformer for Incremental Object Detection [154.8345288298059]
インクリメンタルオブジェクト検出(IOD)は、新しいオブジェクトカテゴリに対するアノテーションを備えた、フェーズ内のオブジェクト検出をトレーニングすることを目的としている。
他の段階的な設定として、IODは破滅的な忘れがちであり、知識蒸留(KD)や模範再生(ER)といった技術によってしばしば対処される。
本稿では,この文脈でKDとERを効果的に活用できるトランスフォーマーベースのIODを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-06T14:38:40Z) - Sample-Efficient Optimisation with Probabilistic Transformer Surrogates [66.98962321504085]
本稿では,ベイズ最適化における最先端確率変換器の適用可能性について検討する。
トレーニング手順と損失定義から生じる2つの欠点を観察し、ブラックボックス最適化のプロキシとして直接デプロイすることを妨げる。
1)非一様分散点を前処理するBO調整トレーニング,2)予測性能を向上させるために最適な定常点をフィルタする新しい近似後正則整定器トレードオフ精度と入力感度を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-27T11:13:17Z) - Exploring Covariate and Concept Shift for Detection and Calibration of
Out-of-Distribution Data [77.27338842609153]
キャラクタリゼーションにより、OODデータの検出と信頼性校正には、それぞれのシフトに対する感度が重要であることが明らかになった。
分布内データのみを用いて両シフトでのOOD検出を改善するために,幾何学的に着想を得た手法を提案する。
我々は,OOD検出とキャリブレーションの両面で,異なるタイプのシフトの下でうまく機能する手法を最初に提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-28T15:42:55Z) - Real-time detection of uncalibrated sensors using Neural Networks [62.997667081978825]
オンライン学習に基づく温度・湿度・圧力センサの非校正検出装置を開発した。
このソリューションはニューラルネットワークをメインコンポーネントとして統合し、校正条件下でのセンサーの動作から学習する。
その結果, 提案手法は, 偏差値0.25度, 1% RH, 1.5Paの偏差をそれぞれ検出できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-02T15:44:39Z) - Unsupervised Domain Adaptation for Speech Recognition via Uncertainty
Driven Self-Training [55.824641135682725]
WSJ をソースドメインとし,TED-Lium 3 とSWITCHBOARD を併用したドメイン適応実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T18:51:26Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。