システム同定のための合成データ生成：類似システムからの知識移転を活用する

核心概念

知識移転を活用した合成データ生成手法により、システム同定プロセスの効率性と汎化能力が向上する。

摘要

この論文は、データ不足が特徴的な状況で過学習を解消し、モデルの汎化性と堅牢性を高めるための新しい合成データ生成手法に焦点を当てています。提案された方法論の中心にある概念は、同じクラス内のシステムからの知識移転です。具体的には、事前トレーニングされたメタモデルを介して合成データが生成されます。このアプローチは、既存のトレーニングデータと組み合わせて損失関数を定義する際にも使用されます。また、小規模なトレーニングデータセットで過学習を回避するために早期停止も行われます。提案手法の有効性は数値例を通じて示され、合成データがシステム同定プロセスに統合される利点が強調されています。

统计

γ = 0では訓練データだけにフィットし、γ ≥ 10ではバリデーションデータで訓練と類似したMSEが得られる。
テスト結果では、合成データを使用した場合と使用しなかった場合でR2係数に大きな改善が見られる。
プレトレーニング済みTransformerは12層であり、各層128ユニットおよび4つのアテンションヘッドを持つ。
パラメトリックモデルM(·; θ)は137個のパラメータで特徴付けられる。

引用

"Synthetic data generation for system identification: leveraging knowledge transfer from similar systems"
"The efficacy of the approach is shown through a numerical example that highlights the advantages of integrating synthetic data into the system identification process."
"In this paper, we leverage the power of synthetic data in scenarios of small-size training data."

从中提取的关键见解

Synthetic data generation for system identification

by Dario Piga,M... 在 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05164.pdf

更深入的查询

異種システム間で知識移転を行うことで得られる利点や課題は何ですか

異種システム間で知識移転を行うことによる利点は、データの希少性や高コストな状況でもモデルの汎化能力と堅牢性を向上させることが挙げられます。同じクラス内のシステムから得られた知識を活用することで、実際のトレーニングデータに加えて多様な合成データを生成し、モデルパフォーマンスを向上させることが可能です。一方で、課題としては合成データの信頼性や品質確保が難しく、時にはバイアスが導入される可能性もある点が挙げられます。

本手法が小規模なトレーニングデータセットでも有効である理由は何ですか

本手法が小規模なトレーニングデータセットでも有効な理由は、事前学習済みメタモデルを使用して大量の合成データを生成し、その情報から特定システムの動作予測および新しい入力系列に対する出力系列生成が可能だからです。この手法ではTransformerモデルがトレーニングセットをコンテキストとして活用し、システムダイナミクスを推論するため実際のトレーニングサンプル数よりも多くの情報源（合成データ）で学習・推定することで過学習問題を回避します。

人工的な入力/出力系列から実際の動的システムへ直接推測するTransformerモデルがどのように機能するか考察してください

Transformerモデルは実際の動的システムから直接特定クエリ・システム（例：Wiener-Hammerstein model）へゼロショットインコンテキストラーニング経由で振舞い予測します。具体的には訓練セットDtr中に含まれている主要特徴量（ウィーントレニング）からクエリ・システムSo の振舞い予測します。これにより既存訓練セットDtr かつ任意入力系列˜u1: ˜T を与えてメタモ デ ル を ク エ リ す る こ と で 合 成 出 力 系 列˜y1: ˜T を生 成 可 能 化す る 。したがってこのアプローチは同一クラ ス内 の他 の シ ス テ ムか ら 知 識 移 転 を 活用し, 定義された広範囲.