論文の概要: DECONET: an Unfolding Network for Analysis-based Compressed Sensing with Generalization Error Bounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07050v6
• Date: Wed, 26 Apr 2023 10:22:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-27 18:34:03.389903
• Title: DECONET: an Unfolding Network for Analysis-based Compressed Sensing with Generalization Error Bounds
• Title（参考訳）: deconet:一般化誤差境界を持つ解析に基づく圧縮センシングのための展開ネットワーク
• Authors: Vicky Kouni, Yannis Panagakis
• Abstract要約: 解析スパーシティーに基づく圧縮センシングのための新しい深部展開ネットワークを提案する。 提案するネットワークデコードネットワーク(DECONET)は,ベクトルを不完全でノイズの多い測定値から再構成するデコーダを共同で学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.53377180094267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new deep unfolding network for analysis-sparsity-based Compressed Sensing. The proposed network coined Decoding Network (DECONET) jointly learns a decoder that reconstructs vectors from their incomplete, noisy measurements and a redundant sparsifying analysis operator, which is shared across the layers of DECONET. Moreover, we formulate the hypothesis class of DECONET and estimate its associated Rademacher complexity. Then, we use this estimate to deliver meaningful upper bounds for the generalization error of DECONET. Finally, the validity of our theoretical results is assessed and comparisons to state-of-the-art unfolding networks are made, on both synthetic and real-world datasets. Experimental results indicate that our proposed network outperforms the baselines, consistently for all datasets, and its behaviour complies with our theoretical findings.
• Abstract（参考訳）: 解析スパーシティーに基づく圧縮センシングのための新しい深部展開ネットワークを提案する。 提案するネットワークデコードネットワーク(DECONET)は,ベクトルを不完全でノイズの多い測定値から再構成するデコーダと,DeCONETの層間で共有される冗長なスペーシング解析演算子を共同で学習する。 さらに、DECNETの仮説クラスを定式化し、関連するRadecher複雑性を推定する。 次に,この推定値を用いてデコネットの一般化誤差に対して有意義な上限を与える。 最後に、理論結果の妥当性を評価し、合成データと実世界のデータセットの両方において、最先端の展開ネットワークとの比較を行う。 実験の結果,提案するネットワークは,すべてのデータセットに対して一貫してベースラインを上回っており,その動作は理論的な結果に合致していることがわかった。

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