論文の概要: Supervised Neural Discrete Universal Denoiser for Adaptive Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12350v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 09:09:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-25 16:17:56.951106
• Title: Supervised Neural Discrete Universal Denoiser for Adaptive Denoising
• Title（参考訳）: 適応デノイジングのための教師付きニューラルネットワーク離散ユニバーサルデノイザー
• Authors: Sungmin Cha, Seonwoo Min, Sungroh Yoon, and Taesup Moon
• Abstract要約: 最近開発されたニューラルDUDEは、ニューラルネットワークをベースとした適応型離散復号器である。 我々は、与えられた雑音データに基づいて、パラメータの適応的な微調整とニューラルデューデの教師付き事前学習を適合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.13248601205547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We improve the recently developed Neural DUDE, a neural network-based adaptive discrete denoiser, by combining it with the supervised learning framework. Namely, we make the supervised pre-training of Neural DUDE compatible with the adaptive fine-tuning of the parameters based on the given noisy data subject to denoising. As a result, we achieve a significant denoising performance boost compared to the vanilla Neural DUDE, which only carries out the adaptive fine-tuning step with randomly initialized parameters. Moreover, we show the adaptive fine-tuning makes the algorithm robust such that a noise-mismatched or blindly trained supervised model can still achieve the performance of that of the matched model. Furthermore, we make a few algorithmic advancements to make Neural DUDE more scalable and deal with multi-dimensional data or data with larger alphabet size. We systematically show our improvements on two very diverse datasets, binary images and DNA sequences.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ニューラルネットワークに基づく適応型離散記述器であるNeural DUDEを,教師付き学習フレームワークと組み合わせて改良した。 すなわち,ニューラルデューデの教師付き事前学習を,与えられた雑音データに基づいてパラメータの適応的微調整と整合させる。 その結果,ランダム初期化パラメータを用いた適応的微調整ステップのみを実行するバニラニューラルバイドと比較して,大きなデノージング性能向上を達成できた。 さらに,適応的な微調整により,雑音のミスマッチや盲目的に訓練された教師付きモデルでも,マッチングモデルの性能を達成できることを示す。 さらに、我々は、Neural DUDEをよりスケーラブルにし、多次元データやより大きいアルファベットサイズのデータを扱うアルゴリズムの進歩をいくつか行っている。 我々は2つの非常に多様なデータセット、バイナリ画像とDNA配列について、体系的に改善を示す。

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