PEAMATL: A Strategy for Developing Near-Infrared Spectral Prediction Models Under Domain Shift Using Self-Supervised Transfer Learning
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared (NIR) spectroscopy combined with spectra prediction models has been widely employed as quick and cost-effective analytical techniques in the pharmaceutical, chemical, and food industries. However, calibration has to be conducted for a prediction model being constructed on data from the source domain if we want to apply the model to a new target domain. Most deep transfer learning (DTL) methods, which extract domain-invariant features from the source domain samples and transfer these features to enhance the representation ability for target domain data, are available to calibrate prediction models. However, due to the difficulty of measuring samples’ reference values (label), the reliance on labeled samples for supervised techniques to extract domain-invariant features remains a major bottleneck. In this study, we propose a novel self-supervised TL (SSTL) approach named pyramid external attention model and masked autoencoder (MAE)-based TL (PEAMATL) for learning and transferring generalized domain-invariant features from samples’ spectra, aiming to accurately predict unseen samples’ reference values. PEAMATL first trains a pyramid encoder consisting of three external attention modules (EAMs) to extract multiscale features from unlabeled source domain samples using a self-supervised learning (SSL) framework; second, it transfers the pretrained spectra encoder followed by an initialized prediction head network to build a prediction model; finally, PEAMATL refines the model parameters using a portion of the labeled target domain samples to adapt to unseen target domain samples. The calibration analysis is tested on tablet, melamine, and apple datasets for predicting active pharmaceutical ingredient (API), turbidity point, soluble solid content (SSC), and firmness. Compared with three existing supervised and two self-supervised TL methods, the proposed PEAMATL method achieves at least 3.32%–30.88% prediction error reduction on 19 out of 20 scenarios involving three types of domain shift. Therefore, PEAMATL has the potential to be a generic framework for tackling the common problem of domain shift-induced performance degradation of prediction models in the domain of NIR-based quantitative analysis.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».