[2E6-GS-10n] AI application

6:30 PM - 6:45 PM JST(9:30 AM - 9:45 AM UTC)

[2E6-GS-10n-05] Investigation of the Effect of Loss Function Weight Adjustment Parameters on APINNs

〇Takahiro Urano¹, Akihiro Ono¹, Hideaki Tamai¹ (1. Oki Electric Industry Co., Ltd.)

Keywords:

Physics-informed neural networks,Surrogate model,Adaptive loss weighting

PINNs(physics-informed neural networks)はニューラルネットワークを用いて偏微分方程式の近似解を高速に求める手法として期待されている。PINNsの損失関数は偏微分方程式項・境界条件項・初期条件項など複数の項の重み付き平均であり、どれかの項に偏って学習してしまうと収束に時間がかかったり精度が悪くなったりする。その解決策の一つとしてAPINNs(adaptive loss weighting algorithm in PINNs) が提案されている。これは学習速度に応じて動的に各損失関数項の重みを調整することで、各損失関数項の学習速度を均等にする方法である。この手法では損失関数重み調整用ハイパーパラメータαが導入されているが、その値の決め方や精度への影響は明らかになっていない。そこで本研究ではαの違いによる精度影響を分析し、適切なαの設定方法を提案する。