シミュレーションを用​いて学習用のデータを​生成する際、乗せるノ​イズの大きさはどのよ​うに決めているのでし​ょうか？

シミュレーションを用いて学習用のデータを生成する際に、乗せるノイズの大きさはどのように決めているのか、教えてください。

＊Webセミナー「故障データがなくてもできる異常検知 〜物理モデルの活用編〜」からの質問です。

https://jp.mathworks.com/videos/anomaly-detection-without-failure-data-utilization-of-physical-models-1591626207415.html

Answer 1

[MathWorks Support Team]

学習用データのノイズ成分の大きさは、仮に正常の実測値が測定できる場合は、その測定値に含まれるノイズ成分相当のものを物理モデルの中に導入し、そこから生成される正常データと実測値を比較されることをお勧めします。

実測値の収集が難しい場合は、ノイズの強度を小さい値から徐々に大きい値に変更し、出力値に与える挙動の変化を観察することから始める方法も考えられます。

なお、対象となる系が、例えば、電気回路などの導線におけるノイズである場合は、一部他社製のEDAツールなどを利用することで、回路に存在するノイズの寄生成分を自動で抽出することもできるようです。