文档介绍：该【升降机故障检测中深度神经网络的鲁棒性提升 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【29】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【升降机故障检测中深度神经网络的鲁棒性提升 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,增强模型对未见数据的鲁棒性。,生成具有挑战性的数据样本,提高模型识别复杂噪声的能力。,捕获样本之间的关系,并生成更具代表性的扩充数据。(GAN)或变分自编码器(VAE)等生成模型,生成逼真的合成数据样本。,控制生成的样本特征,以匹配特定故障模式。,扩大训练数据集,提高模型的泛化能力。:去除不准确、不完整的或与预期模式显着不同的数据点,以提高模型的训练效率和泛化能力。:对输入特征进行缩放或归一化,将它们转化到特定的值域内,从而减少特征范围差异对模型学****的影响,提高训练速度和收敛性。:通过插补或删除处理缺失数据,例如使用均值、中值或最近邻插值等方法,以保持数据完整性和训练过程的稳定性。:从原始数据集随机抽取子集用于训练,引入随机性以增强模型对不同数据分布的鲁棒性。:对图像和空间数据进行翻转、旋转或平移等几何变换,生成不同的数据视图,扩大训练样本量并提高模型对数据变化的适应性。:向训练数据中注入随机噪声或微小扰动,模拟现实世界数据的不确定性和噪声,提高模型对噪声和干扰的鲁棒性。:对于稀有类别,重复或合成数据样本,以增加其在训练集中的出现频率,平衡数据集分布。:对于常见类别,随机删除或下采样数据样本,以减少其对模型训练的影响,提高模型对稀有类别的检测和分类能力。:利用生成模型或数据增强技术,生成新的少数类样本,以扩充数据集并增强模型对稀有类别的识别能力。:利用主成分分析、局部线性嵌入等降维和特征提取技术,从原始数据中提取信息丰富的特征,提高模型的区分能力。:通过卡方检验、互信息等特征选择方法,筛选出与故障检测任务相关且有区别力的特征,减少模型的复杂性和提高鲁棒性。:将不同来源或类型的特征融合起来,创建更全面的特征空间,增强模型的泛化能力和对不同故障类型的鲁棒性。:将数据集划分为训练集和测试集,通过交叉验证评估模型性能和防止过拟合,提高模型的泛化性和鲁棒性。:在训练过程中,当模型在验证集上的性能不再提高时,提前停止训练,防止模型过度拟合训练集,增强其鲁棒性。:引入正则化项,例如L1或L2正则化,惩罚模型参数的复杂度,降低过拟合风险,提高模型的鲁棒性。,去除高频噪声,保留关键信息。,动态调整噪声过滤强度,避免过拟合。,提取数据中的局部特征和时间依赖性。,对数据进行局部或全局平滑,减少噪声影响。