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使用迁移学习在线校准深度学习模型

使用迁移学习在线校准深度学习模型

本文参考的是2023年发表于Engineering Applications of Artificial Intelligence, EAAI的Deep Gaussian mixture adaptive network for robust soft sensor modeling with a closed-loop calibration mechanism

1. 动机

概念漂移导致历史训练数据和在线部署数据之间的分布失配问题，这会恶化深度学习模型的性能。不幸的是，现有的深度学习模型很少有处理在线漂移的校准机制。

2. 方法

  • 提出高斯混合条件变分自动编码器（GMCVAE）
  • 使用无标签数据对齐边缘分布、使用有标签数据对齐条件分布
  • 预训练-微调的方式进行在线部、闭环校准
  • 深度学习离线训练，迁移学习在线校准

使用迁移学习在线校准深度学习模型_第1张图片

3. 优势

  • 多模态数据域适应
  • 半监督迁移学习
  • 高效校准能力
  • 模型长期有效性保证

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    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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