Investigating the Reliability of Machine Learning Algorithms for Inverse Design: Polarization Rotator Unit-Cell Model
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we implement three types of data-driven algorithms for the inverse design of the polarization rotator (PR) unit cell. Toward this end, a novel configuration pattern of the PR unit cell is proposed, which is reshapable to different geometries with a large number of design variables and recasts as a regression problem. The state-of-the-art algorithms including the neural network (NN), the deep neural networks (DNNs) with multiple hidden layers, and the support vector regression (SVR) are experimented with cross validations for ensuring the prediction generalizability. Averaged over all the experiments with competitive performances, the highest prediction accuracy about 95.23% was achieved for the SVR algorithm. This demonstrates the enormous capability of the data-driven algorithms in the geometrical dimension prediction of the unit cells for any given frequency band designated in the radar range (X, Ku, K, and Ka). The proposed inverse design procedure can expedite, facilitate, and to some extent replace the conventional and time-consuming manual design approaches with electromagnetic (EM) simulation software. Although these models can be very efficient in practice, they might be vulnerable against adversarial attacks that craft fake inputs to purposely fool the victim regressors toward adversary's wishes. This poses security concerns for the learning-based algorithms and might negatively affect their prediction reliabilities in runtime. In this article, we only characterize the existence of the adversarial attacks for the regression models using the fast gradient sign method. Our conducted experiments uncover that the fooling rate of all the aforementioned cutting-edge NN and DNN-based regressors is above 98% and this rate for the SVR model is about 11% better than other models.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».