Experiences with Contrastive Predictive Coding in Industrial Time-Series Classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multivariate time-series classification problems are found in many industrial settings; for example, fault detection in a manufacturing process by monitoring sensors signals. It is difficult to obtain large labeled datasets in these settings, for reasons such as limitations in the automatic recording, the need for expert root-cause analysis, and the very limited access to human experts. Therefore, methods that perform classification in a label efficient manner are useful for building and deploying machine learning models in the industrial setting. In this work, we apply a self-supervised learning method called Contrastive Predictive Coding (CPC) to classification tasks on three industrial multivariate time-series datasets. First, the CPC neural network (CPC base) is trained with a large number of unlabeled time-series data instances. Then, a standard supervised classifier such as a multi-layer perception (MLP) is trained on available labeled data using the output embeddings from the pre-trained CPC base. On all three classification datasets, we see increased label efficiency (ability to reach a goal accuracy level with less labeled examples). In the low data regime (10's or few 100's of labeled examples), the CPC pre-trained model achieves high accuracy with up to 15x less labels than a model trained only on labeled data. We also conduct experiments to evaluate the usefulness of CPC pre-trained classifiers as base models to start an active learning loop, and find that uncertainty sampling does not perform significantly better than random sampling during the initial queries.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle