Few-Shot GAN: Improving the Performance of Intelligent Fault Diagnosis in Severe Data Imbalance
Notice bibliographique
Résumé
In severe data imbalance scenarios, fault samples are generally scarce, challenging the health management of industrial machinery significantly. Generative adversarial network, a promising solution to solve the data imbalance problem, suffers from a negative overfitting issue when trained with few samples. To tackle challenges, this paper proposes a Few-shot GAN which uses a sample-rich class to provide a sample distribution paradigm for the sample-poor class. More specifically, the GAN is first pre-trained using a sample-rich class. Then, a fine-tuning strategy based on anchor samples is developed, which on the one hand keeps the generated samples close to the real samples and on the other hand preserves the learned complex sample distributions as much as possible. Experiments demonstrate that the overfitting problem of the GAN with few samples trained is well solved and the diversity of the generated samples is improved. In addition, to avoid the offset of features extracted by the fault diagnosis model due to the addition of numerous generated samples in severe data imbalance scenarios, large-margin learning is introduced to constrain the similarities between the features of the generated samples and the real samples. The performance of the fault diagnosis model is significantly improved when numerous generated samples are added, benefiting the predictive maintenance-based decision and avoiding unexpected economic loss.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».