論文の概要: Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST): Robust unrolling for sparse recover

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10391v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 06:15:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-22 18:22:40.145316
• Title: Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST): Robust unrolling for sparse recover
• Title（参考訳）: Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST): スパースリカバリのためのロバストアンロール
• Authors: Wei Pu, Chao Zhou, Yonina C. Eldar and Miguel R.D. Rodrigues
• Abstract要約: 我々は、モデルミス特定を前進させるのに堅牢な逆問題を解決するためのディープニューラルネットワークについて検討する。 我々は,アルゴリズムの展開手法を根底にある回復問題のロバストバージョンに適用することにより,新しい堅牢なディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。 提案したRESTネットワークは,圧縮センシングとレーダイメージングの両問題において,最先端のモデルベースおよびデータ駆動アルゴリズムを上回る性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.28082715343896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we consider deep neural networks for solving inverse problems that are robust to forward model mis-specifications. Specifically, we treat sensing problems with model mismatch where one wishes to recover a sparse high-dimensional vector from low-dimensional observations subject to uncertainty in the measurement operator. We then design a new robust deep neural network architecture by applying algorithm unfolding techniques to a robust version of the underlying recovery problem. Our proposed network - named Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST) - exhibits an additional normalization processing compared to Learned Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (LISTA), leading to reliable recovery of the signal under sample-wise varying model mismatch. The proposed REST network is shown to outperform state-of-the-art model-based and data-driven algorithms in both compressive sensing and radar imaging problems wherein model mismatch is taken into consideration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モデル誤特定にロバストな逆問題を解くために,ディープニューラルネットワークを提案する。 具体的には,測定操作者の不確実性を考慮した低次元観測から疎高次元ベクトルの回収を希望するモデルミスマッチによるセンシング問題を扱う。 次に,アルゴリズム展開法を基礎となる回復問題のロバスト版に適用することにより,新たなロバストなディープニューラルネットワークアーキテクチャを設計する。 提案するネットワーク - Robust lEarned Shrinkage-Thresholding (REST) - は、Learted Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm (LISTA)と比較して、さらなる正規化処理を示し、サンプルワイドモデルミスマッチによる信号の信頼性回復を実現する。 提案するrestネットワークは,モデルミスマッチを考慮した圧縮センシングとレーダイメージングの問題において,最先端のモデルベースおよびデータ駆動アルゴリズムを上回っている。

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