基于机器学习检测磁畴图案生成中参数的非均匀性
材料科学
2023-11-03 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
我们利用卷积神经网络估计多晶薄膜磁畴图案形成过程中所涉及的异质物理参数的空间分布。我们提出了一种通过从完整磁畴的小子区域窗口内估计参数并随后平移该窗口来获取物理参数空间图的方法。为提高此类子区域中参数估计的精度，我们采用用于自然图像分类的大规模模型并利用预训练的优势。利用在这些子区域上具有高估计精度的模型，我们对具有空间变化参数的模拟数据进行推断，并展示了检测此类参数变化的能力。
引用
@article{arxiv.2305.14764,
title = {Detection of Non-uniformity in Parameters for Magnetic Domain Pattern Generation by Machine Learning},
author = {Naoya Mamada and Masaichiro Mizumaki and Ichiro Akai and Toru Aonishi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.14764},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 14 figures