Diagnosing and Breaking Amplitude Suppression in Seismic Phase Picking Through Adversarial Shape Learning
Chun-Ming Huang, Li-Heng Chang, I-Hsin Chang, An-Sheng Lee, Hao Kuo-Chen
深度学习已经彻底改变了地震阶段的选择,但一个悖论仍然存在:高信噪S波预测始终未能跨越检测阈值,在受抑制的振幅中振荡。 我们将这种以前无法解释的现象确定为振幅抑制,我们通过分析训练历史和损失景观来诊断。 出现了三个相互作用的因素:相对于高振幅边界,S波发病表现出很高的时间不确定性; CNN对急剧振幅的偏见改变了对这些边界的预测,而不是微妙的发作; 点向的二进制交叉熵(BCE)损失缺乏横向纠正力,只提供垂直梯度,抑制振幅,而时间差距持续存在。 这个几何陷阱指向一个形状-然后对齐的解决方案,其中稳定的几何模板必须在时间对齐之前。 我们通过有条件的 GAN 框架实现这一点,通过增强传统的 BCE 训练,并强制形状约束。 训练10,000步,实现有效S阶段检测的64%增长。 我们的框架在没有先验假设的情况下自主地发现目标几何形状,为分割任务提供了一个可推广的解决方案,需要对显性结构附近的微妙特征进行精确对齐。
Deep learning has revolutionized seismic phase picking, yet a paradox persists: high signal-to-noise S-wave predictions consistently fail to cross detection thresholds, oscillating at suppressed amplitudes. We identify this previously unexplained phenomenon as amplitude suppression, which we diagnose through analyzing training histories and loss landscapes. Three interacting factors emerge: S-wave onsets exhibit high temporal uncertainty relative to high-amplitude boundaries; CNN's bias toward s...