Generalisation for neural networks through data sampling and training procedures, with applications to streamflow predictions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Since the 1990s, neural networks have been applied to many studies in hydrology and water resources. Extensive reviews on neural network modelling have identified the major issues affecting modelling performance; one of the most important is generalisation, which refers to building models that can infer the behaviour of the system under study for conditions represented not only in the data employed for training and testing but also for those conditions not present in the data sets but inherent to the system. This work compares five generalisation approaches: stop training, Bayesian regularisation, stacking, bagging and boosting. All have been tested with neural networks in various scientific domains; stop training and stacking having been applied regularly in hydrology and water resources for some years, while Bayesian regularisation, bagging and boosting have been less common. The comparison is applied to streamflow modelling with multi-layer perceptron neural networks and the Levenberg-Marquardt algorithm as training procedure. Six catchments, with diverse hydrological behaviours, are employed as test cases to draw general conclusions and guidelines on the use of the generalisation techniques for practitioners in hydrology and water resources. All generalisation approaches provide improved performance compared with standard neural networks without generalisation. Stacking, bagging and boosting, which affect the construction of training sets, provide the best improvement from standard models, compared with stop-training and Bayesian regularisation, which regulate the training algorithm. Stacking performs better than the others although the benefit in performance is slight compared with bagging and boosting; furthermore, it is not consistent from one catchment to another. For a good combination of improvement and stability in modelling performance, the joint use of stop training or Bayesian regularisation with either bagging or boosting is recommended. Keywords: neural networks, generalisation, stacking, bagging, boosting, stop-training, Bayesian regularisation, streamflow modelling
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».