論文の概要: Operational vs Convolutional Neural Networks for Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00612v1
• Date: Tue, 1 Sep 2020 12:15:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 00:26:55.945700
• Title: Operational vs Convolutional Neural Networks for Image Denoising
• Title（参考訳）: 画像デノイジングのためのオペレーショナル対畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Junaid Malik, Serkan Kiranyaz, Moncef Gabbouj
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は近年,適応学習能力により画像デノナイズ技術として好まれている。 データ変換のコアに新たな非線形性を埋め込むための柔軟性を向上するヘテロジニアスネットワークモデルを提案する。 ONNとCNNの比較評価は、線形演算子に富んだONNが等価かつよく知られた深層構成のCNNに対して優れたノイズ発生性能を達成できるという決定的な証拠が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.838282412957675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Networks (CNNs) have recently become a favored technique for image denoising due to its adaptive learning ability, especially with a deep configuration. However, their efficacy is inherently limited owing to their homogenous network formation with the unique use of linear convolution. In this study, we propose a heterogeneous network model which allows greater flexibility for embedding additional non-linearity at the core of the data transformation. To this end, we propose the idea of an operational neuron or Operational Neural Networks (ONN), which enables a flexible non-linear and heterogeneous configuration employing both inter and intra-layer neuronal diversity. Furthermore, we propose a robust operator search strategy inspired by the Hebbian theory, called the Synaptic Plasticity Monitoring (SPM) which can make data-driven choices for non-linearities in any architecture. An extensive set of comparative evaluations of ONNs and CNNs over two severe image denoising problems yield conclusive evidence that ONNs enriched by non-linear operators can achieve a superior denoising performance against CNNs with both equivalent and well-known deep configurations.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、適応学習能力、特に深い構成により、画像のデノナイズに好まれる技術となっている。 しかしながら、それらの効果は本質的には、線形畳み込みのユニークな使用による均質なネットワーク形成によって制限される。 本研究では,データ変換のコアに追加の非線形性を埋め込むための柔軟性を高める異種ネットワークモデルを提案する。 そこで本研究では,層間および層内ニューロンの多様性を生かした,柔軟性のある非線形・不均質な構成を実現するオペレーショナルニューロンまたはオペレーショナルニューラルネットワーク(onn)のアイデアを提案する。 さらに,任意のアーキテクチャにおいて非線型性に対してデータ駆動型選択を行うことができるシンナプティック可塑性モニタリング(spm)と呼ばれる,ヒュービアン理論に触発されたロバストな演算子探索戦略を提案する。 ONNとCNNの比較評価は、線形演算子に富んだONNが等価かつよく知られた深層構成のCNNに対して優れたノイズ発生性能を達成できるという決定的な証拠が得られる。

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