論文の概要: Meta-Optimization of Deep CNN for Image Denoising Using LSTM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06845v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 16:59:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 16:35:14.868220
• Title: Meta-Optimization of Deep CNN for Image Denoising Using LSTM
• Title（参考訳）: LSTMを用いた画像復調のための深部CNNのメタ最適化
• Authors: Basit O. Alawode, Motaz Alfarraj
• Abstract要約: メタ最適化トレーニング手法をDnCNN復調アルゴリズムに適用し,復調能力の向上を図る。 より単純なアルゴリズムに関する予備実験により,DnCNN復調能力向上に向けたメタ最適化トレーニング手法の活用の可能性を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent application of deep learning (DL) to various tasks has seen the performance of classical techniques surpassed by their DL-based counterparts. As a result, DL has equally seen application in the removal of noise from images. In particular, the use of deep feed-forward convolutional neural networks (DnCNNs) has been investigated for denoising. It utilizes advances in DL techniques such as deep architecture, residual learning, and batch normalization to achieve better denoising performance when compared with the other classical state-of-the-art denoising algorithms. However, its deep architecture resulted in a huge set of trainable parameters. Meta-optimization is a training approach of enabling algorithms to learn to train themselves by themselves. Training algorithms using meta-optimizers have been shown to enable algorithms to achieve better performance when compared to the classical gradient descent-based training approach. In this work, we investigate the application of the meta-optimization training approach to the DnCNN denoising algorithm to enhance its denoising capability. Our preliminary experiments on simpler algorithms reveal the prospects of utilizing the meta-optimization training approach towards the enhancement of the DnCNN denoising capability.
• Abstract（参考訳）: 近年,様々なタスクへのディープラーニング(DL)の適用により,従来の技術の性能がDLベースの技術を上回っている。 その結果、DLは画像からのノイズ除去にも同様に応用されている。 特に,深層フィードフォワード畳み込みニューラルネットワーク(dncnns)の利用について検討した。 ディープアーキテクチャ、残差学習、バッチ正規化といったdl技術の進歩を利用して、従来の最先端のデノイジングアルゴリズムよりも優れたデノイジング性能を実現している。 しかし、その深いアーキテクチャはトレーニング可能なパラメータの巨大なセットを生み出した。 メタ最適化は、アルゴリズムが自分自身でトレーニングすることを学ぶことができるトレーニングアプローチである。 メタオプティマイザを用いたトレーニングアルゴリズムは、古典的な勾配勾配に基づくトレーニングアプローチと比較して、より良いパフォーマンスを実現することができる。 そこで本研究では,メタ最適化トレーニング手法をDnCNN復調アルゴリズムに適用し,復調能力の向上を図る。 より単純なアルゴリズムに関する予備実験により,DnCNN復調能力向上に向けたメタ最適化トレーニング手法の活用の可能性を明らかにした。

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