論文の概要: A Flexible Framework for Designing Trainable Priors with Adaptive Smoothing and Game Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14859v2
• Date: Mon, 9 Nov 2020 10:00:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:59:21.670927
• Title: A Flexible Framework for Designing Trainable Priors with Adaptive Smoothing and Game Encoding
• Title（参考訳）: 適応型スムージングとゲームエンコーディングによるトレーニング可能な事前設計のためのフレキシブルフレームワーク
• Authors: Bruno Lecouat, Jean Ponce, Julien Mairal
• Abstract要約: 我々は、前方通過を非滑らかな凸最適化問題として解釈できるニューラルネットワーク層の設計とトレーニングのための一般的なフレームワークを紹介する。 グラフのノードに代表されるローカルエージェントによって解決され、正規化関数を介して相互作用する凸ゲームに焦点を当てる。 このアプローチは、訓練可能なエンドツーエンドのディープモデル内で、古典的な画像の事前使用を可能にするため、画像の問題を解決するために魅力的である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.1077544780653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a general framework for designing and training neural network layers whose forward passes can be interpreted as solving non-smooth convex optimization problems, and whose architectures are derived from an optimization algorithm. We focus on convex games, solved by local agents represented by the nodes of a graph and interacting through regularization functions. This approach is appealing for solving imaging problems, as it allows the use of classical image priors within deep models that are trainable end to end. The priors used in this presentation include variants of total variation, Laplacian regularization, bilateral filtering, sparse coding on learned dictionaries, and non-local self similarities. Our models are fully interpretable as well as parameter and data efficient. Our experiments demonstrate their effectiveness on a large diversity of tasks ranging from image denoising and compressed sensing for fMRI to dense stereo matching.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非滑らかな凸最適化問題として前方通過を解釈し,最適化アルゴリズムからアーキテクチャを導出するニューラルネットワーク層の設計とトレーニングのための一般的なフレームワークを提案する。 グラフのノードに代表されるローカルエージェントによって解決され、正規化関数を介して相互作用する凸ゲームに焦点を当てる。 このアプローチは、トレーニング可能なディープモデル内の古典的なイメージプリエントをエンドツーエンドで使用可能にするため、画像問題を解決する上で魅力的なものだ。 このプレゼンテーションで使用された前者は、全変量、ラプラシア正規化、両側フィルタリング、学習辞書でのスパースコーディング、非局所的な自己類似性などである。 我々のモデルはパラメータとデータを効率的に解釈できる。 本実験は,fMRIの撮像と圧縮センシングから,高密度ステレオマッチングに至るまで,様々なタスクにおいて有効性を示す。

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