論文の概要: A Weak Signal Learning Dataset and Its Baseline Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23160v1
• Date: Mon, 29 Dec 2025 02:48:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.381885
• Title: A Weak Signal Learning Dataset and Its Baseline Method
• Title（参考訳）: 弱信号学習データセットとそのベースライン法
• Abstract要約: 弱信号学習は、障害診断、医用画像、自律運転など、多くの分野で一般的な課題である。 13,158個のスペクトルを含む弱信号特徴学習のための最初の特別なデータセットを構築した。 実験により, 弱信号, 高雑音, 極クラス不均衡の処理において, 高精度かつロバスト性が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41560960922138807
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weak signal learning (WSL) is a common challenge in many fields like fault diagnosis, medical imaging, and autonomous driving, where critical information is often masked by noise and interference, making feature identification difficult. Even in tasks with abundant strong signals, the key to improving model performance often lies in effectively extracting weak signals. However, the lack of dedicated datasets has long constrained research. To address this, we construct the first specialized dataset for weak signal feature learning, containing 13,158 spectral samples. It features low SNR dominance (over 55% samples with SNR below 50) and extreme class imbalance (class ratio up to 29:1), providing a challenging benchmark for classification and regression in weak signal scenarios. We also propose a dual-view representation (vector + time-frequency map) and a PDVFN model tailored to low SNR, distribution skew, and dual imbalance. PDVFN extracts local sequential features and global frequency-domain structures in parallel, following principles of local enhancement, sequential modeling, noise suppression, multi-scale capture, frequency extraction, and global perception. This multi-source complementarity enhances representation for low-SNR and imbalanced data, offering a novel solution for WSL tasks like astronomical spectroscopy. Experiments show our method achieves higher accuracy and robustness in handling weak signals, high noise, and extreme class imbalance, especially in low SNR and imbalanced scenarios. This study provides a dedicated dataset, a baseline model, and establishes a foundation for future WSL research.
• Abstract（参考訳）: 弱信号学習(WSL)は、障害診断、医用画像、自律運転など多くの分野で一般的な課題であり、重要な情報はノイズや干渉によって隠蔽され、特徴の識別が困難になる。 強力な信号が豊富なタスクであっても、モデル性能を改善する鍵は、しばしば弱い信号を効果的に抽出することにある。 しかし、専用のデータセットの欠如は長い間研究を制約してきた。 これを解決するために,13,158個のスペクトルサンプルを含む弱信号特徴学習のための最初の特別なデータセットを構築した。 低いSNR支配(SNRが50未満のサンプル55%以上)と極端なクラス不均衡(クラス比が29:1まで)を備えており、弱い信号シナリオの分類と回帰に挑戦的なベンチマークを提供する。 また、低SNR、分布スキュー、双対不均衡に適した双対ビュー表現(ベクトル+時間周波数マップ)とPDVFNモデルを提案する。 PDVFNは、局所的な拡張、シーケンシャルモデリング、ノイズ抑圧、マルチスケールキャプチャ、周波数抽出、グローバル知覚の原則に従って、局所的な逐次的特徴とグローバルな周波数領域構造を並列に抽出する。 この多ソース相補性は低SNRおよび不均衡データの表現を強化し、天文学的な分光法のようなWSLタスクのための新しいソリューションを提供する。 実験により, 弱い信号, 高雑音, 極端なクラス不均衡, 特に低SNRおよび不均衡シナリオにおいて, 高い精度とロバスト性が得られることが示された。 この研究は、専用のデータセット、ベースラインモデルを提供し、将来のWSL研究の基礎を確立する。

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