論文の概要: Learning to Learn to Compress
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16054v2
- Date: Sat, 1 May 2021 16:18:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-04 05:45:29.477341
- Title: Learning to Learn to Compress
- Title（参考訳）: 圧縮を学ぶことを学ぶ
- Authors: Nannan Zou and Honglei Zhang and Francesco Cricri and Hamed R.
Tavakoli and Jani Lainema and Miska Hannuksela and Emre Aksu and Esa Rahtu
- Abstract要約: 画像圧縮のためのエンドツーエンドのメタ学習システムを提案する。
メタラーニングに基づく学習画像圧縮のための新しい訓練パラダイムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.23586503813838
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we present an end-to-end meta-learned system for image
compression. Traditional machine learning based approaches to image compression
train one or more neural network for generalization performance. However, at
inference time, the encoder or the latent tensor output by the encoder can be
optimized for each test image. This optimization can be regarded as a form of
adaptation or benevolent overfitting to the input content. In order to reduce
the gap between training and inference conditions, we propose a new training
paradigm for learned image compression, which is based on meta-learning. In a
first phase, the neural networks are trained normally. In a second phase, the
Model-Agnostic Meta-learning approach is adapted to the specific case of image
compression, where the inner-loop performs latent tensor overfitting, and the
outer loop updates both encoder and decoder neural networks based on the
overfitting performance. Furthermore, after meta-learning, we propose to
overfit and cluster the bias terms of the decoder on training image patches, so
that at inference time the optimal content-specific bias terms can be selected
at encoder-side. Finally, we propose a new probability model for lossless
compression, which combines concepts from both multi-scale and super-resolution
probability model approaches. We show the benefits of all our proposed ideas
via carefully designed experiments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像圧縮のためのエンドツーエンドのメタ学習システムを提案する。
画像圧縮への従来の機械学習アプローチは、一般化パフォーマンスのために1つ以上のニューラルネットワークを訓練する。
しかし、推論時には、エンコーダが出力するエンコーダまたは潜時テンソルを各テスト画像に最適化することができる。
この最適化は、入力内容への適応や好意的なオーバーフィットの一形態と見なすことができる。
学習条件と推論条件のギャップを低減するため,メタ学習に基づく学習画像圧縮のための新たな訓練パラダイムを提案する。
第1フェーズでは、ニューラルネットワークは正常にトレーニングされる。
第2フェーズでは、モデル非依存メタ学習アプローチが画像圧縮の特定のケースに適応し、インナーループは潜時テンソルオーバーフィッティングを行い、外ループはオーバーフィッティング性能に基づいてエンコーダとデコーダのニューラルネットワークを更新する。
さらに,メタラーニング後,画像パッチの訓練においてデコーダのバイアス項を過度に活用し,クラスタ化することで,推定時に最適なコンテンツ固有のバイアス項をエンコーダ側で選択できるようにする。
最後に,マルチスケールとスーパーレゾリューションの両方の確率モデルによる概念を組み合わせた,ロスレス圧縮の新しい確率モデルを提案する。
慎重に設計された実験を通して提案したアイデアの利点を示す。
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