船舶放射噪声的基于平滑正则化和频谱图数据增强的水下声学目标识别

Core Concepts

本文提出了两种有效的训练策略来提高模型在有限数据情况下的泛化能力,同时避免受低质量噪声样本的影响。首先,我们提出了基于平滑正则化的方法,将模拟噪声样本仅用于正则化项的计算,而不直接参与损失函数的计算。此外,我们提出了一种专门针对频谱图的数据增强策略-局部遮蔽和复制(LMR),以捕捉类间关系并提高模型的泛化能力。

Abstract

本文针对水下声学目标识别这一具有挑战性的任务,提出了两种有效的训练策略:

平滑正则化:

将模拟噪声样本仅用于正则化项的计算,而不直接参与损失函数的计算。
这种方法可以减少模型对低质量噪声样本的依赖,抑制性能下降的风险。
通过鼓励预测结果的平滑性,可以提高模型对扰动的鲁棒性。

局部遮蔽和复制(LMR)数据增强:

针对频谱图特征设计的一种数据增强策略。
通过随机遮蔽局部区域并从其他样本复制相同区域,可以增强模型捕捉类间关系的能力。
与传统的线性混合增强方法相比,LMR可以避免频谱信息的失真,更适用于频谱图识别任务。
实验结果表明,这两种策略可以显著提高模型在有限数据集上的识别准确率和鲁棒性,在三个不同规模的水下船舶噪声数据集上取得了优异的性能。

Stats

在Shipsear数据集上,使用平滑正则化和LMR后,识别准确率从基线的75.24%提高到82.97%。
在DeepShip数据集上,使用平滑正则化和LMR后,识别准确率从基线的74.68%提高到80.05%。
在DTIL私有数据集上,使用平滑正则化和LMR后,识别准确率从基线的95.93%提高到97.80%。

Quotes

"传统数据增强方法严重依赖于模拟噪声样本的质量,如果噪声样本偏离真实场景,可能会导致模型性能下降。"
"我们提出的平滑正则化策略可以减少模型对低质量噪声样本的依赖,抑制性能下降的风险。"
"我们提出的LMR数据增强策略可以有效捕捉类间关系,提高模型在频谱图识别任务上的泛化能力。"

Key Insights Distilled From

Underwater Acoustic Target Recognition based on Smoothness-inducing Regularization and Spectrogram-based Data Augmentation

by Ji Xu,Yuan X... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.06945.pdf

Deeper Inquiries

如何将平滑正则化和LMR应用于其他类型的声学识别任务,如检测任务

平滑正则化和LMR可以应用于其他类型的声学识别任务，如检测任务，但需要根据具体任务的特点进行调整和优化。对于检测任务，可以考虑调整LMR的策略，以便更好地捕捉目标的位置和边界信息。同时，平滑正则化可以帮助模型在训练过程中更好地处理噪声和干扰，从而提高检测任务的准确性和鲁棒性。

平滑正则化和LMR是否也适用于其他类型的时频特征,如CQT和Bark频谱

平滑正则化和LMR同样适用于其他类型的时频特征，如CQT和Bark频谱。这些特征同样可以受益于平滑正则化的减少过拟合风险和LMR的增加数据多样性的优势。通过在不同类型的时频特征上应用这些技术，可以进一步提高声学识别任务的性能和鲁棒性。

如何进一步提高模型在大规模数据集上的性能上限,而不仅仅是缓解过拟合问题

要进一步提高模型在大规模数据集上的性能上限，可以考虑以下几个方面的优化：

增加数据多样性：除了平滑正则化和LMR，可以尝试其他数据增强技术，如mixup或增强对抗生成网络（GANs），以增加数据的多样性和丰富性。
模型结构优化：考虑使用更复杂的模型结构或引入更多的注意力机制，以更好地捕捉数据中的复杂关系和特征。
超参数调优：通过系统地调整学习率、批量大小、正则化系数等超参数，优化模型的训练过程，提高性能。
集成学习：尝试集成多个模型的预测结果，如投票、堆叠等方法，以进一步提高模型的泛化能力和性能。

通过综合考虑以上因素，并不断优化模型和训练过程，可以进一步提高模型在大规模数据集上的性能上限，实现更好的声学识别结果。