論文の概要: Physics-guided Loss Functions Improve Deep Learning Performance in Inverse Scattering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09109v1
• Date: Sat, 13 Nov 2021 16:36:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 15:27:13.659176
• Title: Physics-guided Loss Functions Improve Deep Learning Performance in Inverse Scattering
• Title（参考訳）: 物理誘導損失関数による逆散乱の深層学習性能の向上
• Authors: Zicheng Liu, Mayank Roy, Dilip K. Prasad, Krishna Agarwal
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)技術は、電磁逆散乱問題にうまく応用されている。 トレーニングプロセスにおいて,身体現象が効果的に組み込まれないことを示す。 多重散乱に基づく近接場量を含む損失関数の新しい設計法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.529767949868248
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Solving electromagnetic inverse scattering problems (ISPs) is challenging due to the intrinsic nonlinearity, ill-posedness, and expensive computational cost. Recently, deep neural network (DNN) techniques have been successfully applied on ISPs and shown potential of superior imaging over conventional methods. In this paper, we analyse the analogy between DNN solvers and traditional iterative algorithms and discuss how important physical phenomena cannot be effectively incorporated in the training process. We show the importance of including near-field priors in the learning process of DNNs. To this end, we propose new designs of loss functions which incorporate multiple-scattering based near-field quantities (such as scattered fields or induced currents within domain of interest). Effects of physics-guided loss functions are studied using a variety of numerical experiments. Pros and cons of the investigated ISP solvers with different loss functions are summarized.
• Abstract（参考訳）: 電磁的逆散乱問題(ISP)の解法は、固有の非線形性、不適切性、高価な計算コストのために困難である。 近年,深層ニューラルネットワーク(dnn)技術がispに適用され,従来法よりも優れた画像化が可能となった。 本稿では,dnnソルバと従来の反復アルゴリズムの類似性を解析し,物理現象が学習プロセスに効果的に組み入れられないかについて議論する。 我々は,DNNの学習過程において,近接場事前を含めることの重要性を示す。 本研究では,多重散乱に基づく近接場量(領域内の散乱場や誘導電流など)を組み込んだ損失関数の新しい設計を提案する。 物理誘導損失関数の効果は様々な数値実験を用いて研究されている。 損失関数の異なるISPソルバの長所と短所を要約する。

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