【論文紹介】自己教師付き学習と統合学習による製造業のモデル汎化の最大化

最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。

スマート工場実現の課題として、データのラベル付けと少ない負例データ、ドメインシフトがあります。ドメイン適応を伴う転移学習において、Barlow Twinsで訓練された特徴抽出器は、新たな故障を含む異なるプロセス・パラメータを持つ運用環境に転送する際に、教師あり分類器よりも優れた性能を示しました。さらに、分散学習のためのFederated Learning (FL)を組み込むことで、新たに出現する故障に対する一般化可能な表現を学習することができます。