論文の概要: Sparse aNETT for Solving Inverse Problems with Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.09565v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 18:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:21:45.726255
• Title: Sparse aNETT for Solving Inverse Problems with Deep Learning
• Title（参考訳）: Sparse aNETTによるディープラーニングによる逆問題の解法
• Authors: Daniel Obmann, Linh Nguyen, Johannes Schwab, Markus Haltmeier
• Abstract要約: 逆問題を解決するためのスパース再構成フレームワーク(aNETT)を提案する。 非線形スペーシング変換として機能するオートエンコーダネットワーク$D circ E$をトレーニングする。 スパースCTでは数値的な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5234156040689237
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a sparse reconstruction framework (aNETT) for solving inverse problems. Opposed to existing sparse reconstruction techniques that are based on linear sparsifying transforms, we train an autoencoder network $D \circ E$ with $E$ acting as a nonlinear sparsifying transform and minimize a Tikhonov functional with learned regularizer formed by the $\ell^q$-norm of the encoder coefficients and a penalty for the distance to the data manifold. We propose a strategy for training an autoencoder based on a sample set of the underlying image class such that the autoencoder is independent of the forward operator and is subsequently adapted to the specific forward model. Numerical results are presented for sparse view CT, which clearly demonstrate the feasibility, robustness and the improved generalization capability and stability of aNETT over post-processing networks.
• Abstract（参考訳）: 逆問題を解決するためのスパース再構成フレームワーク(aNETT)を提案する。 線形スパース化変換に基づく既存のスパース再構成技術とは対照的に、非線形スパース化変換として作用するオートエンコーダネットワーク $d \circ e$ を訓練し、エンコーダ係数の$\ell^q$-norm とデータ多様体への距離のペナルティによって形成される学習正規化子によるティホノフ関数を最小化する。 本稿では,オートエンコーダがフォワード演算子とは独立であり,その後,特定のフォワードモデルに適応するように,基礎となるイメージクラスのサンプルセットに基づいてオートエンコーダを訓練する戦略を提案する。 スパースビューCTでは,処理後ネットワーク上でのANETTの実現可能性,堅牢性,一般化能力の向上,安定性が明らかに示された。

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