論文の概要: A regularized deep matrix factorized model of matrix completion for image restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14581v1
• Date: Wed, 29 Jul 2020 04:05:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-05 19:25:13.035100
• Title: A regularized deep matrix factorized model of matrix completion for image restoration
• Title（参考訳）: 画像復元のための正則化深層行列因子化モデル
• Authors: Zhemin Li, Zhi-Qin John Xu, Tao Luo, Hongxia Wang
• Abstract要約: 画像復元のための正規化Deep Matrix Factorized (RDMF) モデルを提案する。 我々の研究は、ディープラーニングの暗黙のバイアスと明示的な正規化を組み合わせることで、他の逆問題を解決するためのより一般的なフレームワークに光を当てています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.43504374654941
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It has been an important approach of using matrix completion to perform image restoration. Most previous works on matrix completion focus on the low-rank property by imposing explicit constraints on the recovered matrix, such as the constraint of the nuclear norm or limiting the dimension of the matrix factorization component. Recently, theoretical works suggest that deep linear neural network has an implicit bias towards low rank on matrix completion. However, low rank is not adequate to reflect the intrinsic characteristics of a natural image. Thus, algorithms with only the constraint of low rank are insufficient to perform image restoration well. In this work, we propose a Regularized Deep Matrix Factorized (RDMF) model for image restoration, which utilizes the implicit bias of the low rank of deep neural networks and the explicit bias of total variation. We demonstrate the effectiveness of our RDMF model with extensive experiments, in which our method surpasses the state of art models in common examples, especially for the restoration from very few observations. Our work sheds light on a more general framework for solving other inverse problems by combining the implicit bias of deep learning with explicit regularization.
• Abstract（参考訳）: これは、画像復元にマトリックス補完を使用する重要なアプローチである。 行列の完備化に関する以前の研究は、核ノルムの制約や行列因子化成分の次元の制限など、回収された行列に明示的な制約を課すことで、低位の性質に焦点をあてている。 近年,ディープリニアニューラルネットワークは行列完全度において低ランクに対して暗黙のバイアスを持つことが示唆されている。 しかし、低位は自然画像の本質的特徴を反映するには不十分である。 したがって、低ランクの制約のみを持つアルゴリズムは、画像復元をうまく行うことができない。 本研究では,画像復元のための正規化Deep Matrix Factorized (RDMF)モデルを提案する。 本稿では,RDMFモデルの有効性を実験的に検証し,本手法が一般的な例,特にごく少数の観測結果からの復元に有効であることを示す。 我々の研究は、ディープラーニングの暗黙のバイアスと明示的な正規化を組み合わせることで、他の逆問題を解くためのより一般的な枠組みに光を当てている。

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