論文の概要: Scalable Plug-and-Play ADMM with Convergence Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03224v2
• Date: Fri, 22 Jan 2021 14:42:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 03:27:05.392544
• Title: Scalable Plug-and-Play ADMM with Convergence Guarantees
• Title（参考訳）: 収束保証付きスケーラブルなプラグイン・アンド・プレイADMM
• Authors: Yu Sun, Zihui Wu, Xiaojian Xu, Brendt Wohlberg, and Ulugbek S. Kamilov
• Abstract要約: 広範に使われている変種を漸進的に提案する。 ADMMアルゴリズムにより、大規模データセットにスケーラブルになる。 理論的には,集合的明示的な仮定の下で収束アルゴリズムを解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.957046830965822
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Plug-and-play priors (PnP) is a broadly applicable methodology for solving inverse problems by exploiting statistical priors specified as denoisers. Recent work has reported the state-of-the-art performance of PnP algorithms using pre-trained deep neural nets as denoisers in a number of imaging applications. However, current PnP algorithms are impractical in large-scale settings due to their heavy computational and memory requirements. This work addresses this issue by proposing an incremental variant of the widely used PnP-ADMM algorithm, making it scalable to large-scale datasets. We theoretically analyze the convergence of the algorithm under a set of explicit assumptions, extending recent theoretical results in the area. Additionally, we show the effectiveness of our algorithm with nonsmooth data-fidelity terms and deep neural net priors, its fast convergence compared to existing PnP algorithms, and its scalability in terms of speed and memory.
• Abstract（参考訳）: プラグ・アンド・プレイ・プリエント(pnp)は、デノイザーとして指定された統計的プリエントを活用し、逆問題を解くための広く適用可能な手法である。 最近の研究は、プリトレーニングされたディープニューラルネットワークをデノイザとして、多くのイメージングアプリケーションでpnpアルゴリズムの最先端のパフォーマンスを報告している。 しかし、現在のPnPアルゴリズムは計算とメモリの重い要求のため、大規模な設定では実用的ではない。 この研究は、広く使われているPnP-ADMMアルゴリズムの漸進的な変形を提案し、大規模データセットにスケーラブルにすることでこの問題に対処する。 本研究では,アルゴリズムの収束を明示的な仮定の下で理論的に解析し,その領域における最近の理論結果を拡張した。 さらに,本手法の有効性を示すために,データ忠実性に乏しい用語とディープニューラルネットワークの優先度,既存のpnpアルゴリズムと比較して高速収束性,速度とメモリのスケーラビリティについて述べる。

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