論文の概要: Benchmarking deep inverse models over time, and the neural-adjoint method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12919v4
• Date: Mon, 11 Oct 2021 19:04:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 03:25:49.647197
• Title: Benchmarking deep inverse models over time, and the neural-adjoint method
• Title（参考訳）: 時間経過による深い逆モデルのベンチマークとニューラル・アドジョイント法
• Authors: Simiao Ren, Willie Padilla, Jordan Malof
• Abstract要約: そこで本研究では,自然システムの隠れパラメータを決定するための一般的な逆問題について考察する。 我々はこれらのモデルを、効率的に、しかしランダムに、可能な逆解の空間を探索するための異なるスキームとして概念化する。 我々は,4つのベンチマークタスクについて,最先端の逆モデリング手法を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4376560669160394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the task of solving generic inverse problems, where one wishes to determine the hidden parameters of a natural system that will give rise to a particular set of measurements. Recently many new approaches based upon deep learning have arisen generating impressive results. We conceptualize these models as different schemes for efficiently, but randomly, exploring the space of possible inverse solutions. As a result, the accuracy of each approach should be evaluated as a function of time rather than a single estimated solution, as is often done now. Using this metric, we compare several state-of-the-art inverse modeling approaches on four benchmark tasks: two existing tasks, one simple task for visualization and one new task from metamaterial design. Finally, inspired by our conception of the inverse problem, we explore a solution that uses a deep learning model to approximate the forward model, and then uses backpropagation to search for good inverse solutions. This approach, termed the neural-adjoint, achieves the best performance in many scenarios.
• Abstract（参考訳）: 我々は,自然システムの隠れたパラメータを決定づけて,特定の測定値の組を生じさせるような一般的な逆問題を解くタスクを考える。 近年,ディープラーニングに基づく新しいアプローチが数多く出現し,目覚ましい結果が得られた。 我々はこれらのモデルを、効率的に、しかしランダムに、可能な逆解の空間を探索するための異なるスキームとして概念化する。 その結果、現在ではしばしば行われているように、各アプローチの精度は単一の推定解ではなく時間の関数として評価されるべきである。 このメトリックを用いて、4つのベンチマークタスクにおける最先端の逆モデリングアプローチを比較する: 2つの既存のタスク、1つの可視化のための単純なタスク、そして1つのメタマテリアルデザインによる新しいタスク。 最後に, 逆問題の概念に触発されて, 深層学習モデルを用いて前方モデルに近似した解を探索し, 逆解析を用いて優れた逆解を探索する。 このアプローチはneural-adjointと呼ばれ、多くのシナリオで最高のパフォーマンスを達成します。

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