全波形反演的目标和技术

        本篇文章主要讲述了全波形反演的目标和可能用到的方法，对其概念进行解释，以加深理解。若有不正确的地方，欢迎批评指正。

一. 全波形反演的目标:

        1. 如何保障模型的拟合能力?

        2. 如何保障模型的泛化能力?

        3. 如何使结果 (速度模型) 满足物理约束?

        4. 如何提升结果的可用性?

二. 实现全波形反演的方法:

        1. 端到端

        1.1Encoder-decoder 结构
        Encoder-decoder 结构用于将原始数据 (如地震数据) 编码 (某种意义的特征提取、数据压缩), 然后解码为目标数据 (如速度模型). 这种方案来自于图像处理, 从 DL-FWI 的角度, 可以看作为是从一种风格 (地震数据) 迁移到另一种风格 (速度模型).

        1.2. UNet
        UNet 可以看作是基本 Encoder-decoder 的升级版, 它具有跳跃连接等结构, 能够更好地完成源到目标的映射.

        1.3. GAN
        GAN 生成器与判别器构成. 生成器试图获得以假乱真的数据, 判别器则作出数据为真或假的判断.

        1.4. RNN, LSTM, Transformer
        RNN 是处理时序数据的基本网络操作, 相当于处理图片的 CNN (在 Encoder-decoder 中用到).LSTM 是长短期记忆网络, 可以看作基本 RNN 的升级. 它使用各种门来完成复杂的操作.Transformer 具有相当复杂的结构, 也是 ChatGPT 的基础, 后者则走向大模型, 具有更好的通用性, 但同时训练成本只有大公司才能承受.

        2. Deep prior

        Deep prior（深度先验）是指深度学习模型中内在的结构、特征和偏好，这种先验知识被用于模型训练和任务解决过程中。

        深度学习模型通常具有很强的拟合能力和灵活性，但在面对数据有限或任务复杂的情况下，很容易过拟合或产生不稳定的结果。Deep prior的概念认为，通过利用深度学习模型在大量数据上学习到的先验知识，可以提高模型对于有限数据的泛化能力和稳定性。

        Deep prior可以有多种形式，其中一种常见的形式是在模型训练过程中使用正则化技术，如权重衰减、Dropout、批量归一化等，以限制模型的复杂度和自由度，减小过拟合的风险。另一种形式是利用预训练模型或迁移学习，通过在大规模数据上预训练一个模型，再基于该模型进行微调或特定任务的训练，以利用先验知识来提升性能。

        Deep prior的概念源自于统计学中的先验知识和贝叶斯推断的思想。通过利用深度学习模型在大规模数据上学习到的先验知识，可以更好地利用有限的数据进行模型训练和优化，提高模型性能和泛化能力

        3. 多任务学习

        多任务学习（Multi-Task Learning，简称MTL）是一种机器学习方法，旨在通过同时学习和优化多个相关任务来提升整体性能。

        在传统的单一目标任务学习中，一个模型被训练和优化来解决一个特定的任务，通常会使用该任务的大量标注数据。然而，在实际应用中，往往存在多个相关任务，它们之间可能存在一定的联系和共享的特征。这时，多任务学习可以使模型在处理这一系列任务时，通过共享参数和特征，从而提升模型的泛化性能。

        多任务学习的核心思想是通过同时优化多个相关任务，模型可以共享底层特征，从而帮助网络更好地学习任务之间的关联性和共同特征。通过这种共享特征的方式，模型可以更好地泛化到新的样本，尤其是在数据有限的情况下，多任务学习可以利用任务之间的相互补充和共享信息来增强学习效果。

        多任务学习可以带来多方面的好处，例如：

• 数据效率：多个任务可以共享底层特征，从而减少对大量标注数据的需求，提高训练效率。
• 泛化能力：通过学习多个任务，模型可以更好地理解任务之间的联系和共享的特征，从而提升模型在新样本上的泛化能力。
• 知识传递：在多任务学习中，不同任务之间的信息可以相互传递和迁移，帮助提升每个任务的性能。
• 鲁棒性：多任务学习可以通过任务之间的互补学习，提升模型对于异常情况的鲁棒性。

        多任务学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域得到广泛的应用，并取得了显著的效果提升。

        4. 迁移学习

        迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，旨在将在一个任务上学习到的知识、特征或模型迁移到另一个相关任务上，以提升目标任务的性能。

        在传统的机器学习方法中，每个任务通常需要从头开始独立训练一个模型，这对于数据较少或需要大量标注的任务可能存在挑战。而迁移学习通过利用在一个或多个源任务上学习到的知识，可以在目标任务上获得更好的性能。

        迁移学习的基本思想是，通过将源任务的知识或特征迁移到目标任务中，可以加速目标任务的学习过程，提高模型的泛化能力和性能。迁移学习可以通过多种方式实现：

• 特征迁移：将在源任务上学习到的底层特征或表示直接应用于目标任务，这种方式常见于使用预训练的卷积神经网络（CNN）模型进行图像分类任务。

• 模型迁移：将在源任务上训练好的模型（例如，神经网络）的参数或结构迁移到目标任务中，以辅助目标任务的训练。

• 领域迁移：利用源任务和目标任务之间的相似性，通过对源领域的学习来改善目标领域中的性能。

        迁移学习的优势在于可以充分利用源任务的数据和知识，减少目标任务的数据需求，提高模型的泛化能力和效果。迁移学习在许多领域中都得到了广泛应用，例如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。

        4.1 无监督阈自适应学习

        在机器学习领域中，“无监督域自适应学习”（Unsupervised Domain Adaptation，UDA）是一种转移学习方法，用于解决源域和目标域分布不匹配的问题，而无需使用目标域的标签信息。

        在无监督域自适应学习中，我们有一个带有标签的源域数据集，以及一个不带标签的目标域数据集。源域和目标域之间的分布可能存在一定的差异，这导致直接将源域上训练好的模型应用于目标域的效果不佳。无监督域自适应学习旨在通过学习源域数据上的知识和特征，来调整模型，使其能够在目标域上有更好的泛化能力。

        5. 课程学习

        “课程学习”（Curriculum Learning）在机器学习中是一种训练策略，旨在通过逐渐调整训练样本的难度或顺序，帮助模型更有效地学习。

        传统的训练方法通常是随机选择样本进行训练，但在某些情况下，这可能导致模型在学习初期遇到困难样本而难以收敛。课程学习的理念是通过逐渐引入难度递增的样本，让模型从容易的样本开始学习，逐渐过渡到难度更高的样本，在训练过程中逐步增加模型的能力。

        课程学习可以通过多种方式实现：

• 样本排序：训练样本可以按照某种特定的排序方式被提供给模型。可以根据样本的难易程度、相似度等进行排序，使模型逐步面对更复杂的样本。

• 样本采样：在训练过程中，可以有选择地采样难度适中的样本进行训练，避免模型一开始就遇到过于困难的样本。随着训练进展，可以逐渐增加困难样本的比例。

• 任务递进：对于多任务学习，可以先让模型学习简单的任务，在逐步增加复杂度或引入更多的任务。

        课程学习的目的是帮助模型克服困难，减少过拟合的风险，并提高学习的效率和性能。通过逐步引导模型面对更复杂的样本或任务，课程学习可以帮助模型更好地理解和泛化数据。

        6.  PINN (physics-informed neural network)

        PINN（Physics-Informed Neural Network）是一种融合物理约束和神经网络的方法，用于求解和建模部分已知物理规律的问题。

        在许多科学和工程领域，我们面对的问题通常具有一定的物理背景和规律，例如偏微分方程 (PDEs)、常微分方程 (ODEs)等。传统的求解方法通常基于数值方法，需要进行离散化和网格化，然后通过迭代求解来获得数值解。然而，这些方法在高维问题或复杂几何形状上可能面临挑战。

        PINN方法采用神经网络作为近似求解器，利用其强大的函数逼近能力和自适应性质来近似物理问题的解。与传统方法不同，PINN以一种无网格的方式工作，不需要显式的网格离散化，而是通过隐式地学习物理方程的约束来获取解。具体来说，PINN利用神经网络来表示未知的物理解和边界条件，并在训练过程中结合已知的物理规律或数据，来优化网络参数，使其逼近真实的物理解。

        PINN方法不仅能够通过学习物理方程来求解未知的变量，还可以用于未知边界条件的推断、参数估计和不确定性量化等任务。其优点在于可以处理复杂的非线性问题、高维度的物理模型和复杂的几何形状，同时不需要显式的网格生成和离散化。

        PINN方法在科学计算、工程建模、流体动力学、力学模拟等领域得到了广泛的应用，并取得了一定的成功。它为解决基于物理规律的问题提供了一种新颖、高效且灵活的方法。