論文の概要: Deep Model-Based Architectures for Inverse Problems under Mismatched Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13200v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 22:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:17:00.582964
• Title: Deep Model-Based Architectures for Inverse Problems under Mismatched Priors
• Title（参考訳）: ミスマッチ前の逆問題に対する深層モデルに基づくアーキテクチャ
• Authors: Shirin Shoushtari, Jiaming Liu, Yuyang Hu, and Ulugbek S. Kamilov
• Abstract要約: ディープモデルベースアーキテクチャ(DMBA)は、イメージング逆問題を解決するために用いられる。 この研究は、ミスマッチしたCNN以前のDMBAに関する新たな理論的および数値的な洞察を提供する。 本研究は,現実的な分布シフトと近似統計近似によるDMBAの実証的性能を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.662343976149637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a growing interest in deep model-based architectures (DMBAs) for solving imaging inverse problems by combining physical measurement models and learned image priors specified using convolutional neural nets (CNNs). For example, well-known frameworks for systematically designing DMBAs include plug-and-play priors (PnP), deep unfolding (DU), and deep equilibrium models (DEQ). While the empirical performance and theoretical properties of DMBAs have been widely investigated, the existing work in the area has primarily focused on their performance when the desired image prior is known exactly. This work addresses the gap in the prior work by providing new theoretical and numerical insights into DMBAs under mismatched CNN priors. Mismatched priors arise naturally when there is a distribution shift between training and testing data, for example, due to test images being from a different distribution than images used for training the CNN prior. They also arise when the CNN prior used for inference is an approximation of some desired statistical estimator (MAP or MMSE). Our theoretical analysis provides explicit error bounds on the solution due to the mismatched CNN priors under a set of clearly specified assumptions. Our numerical results compare the empirical performance of DMBAs under realistic distribution shifts and approximate statistical estimators.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネット(CNN)を用いた物理計測モデルと学習画像先行データを組み合わせることで、イメージングの逆問題を解決するためのディープモデルベースアーキテクチャ(DMBA)への関心が高まっている。 例えば、dmbaを体系的に設計するためのよく知られたフレームワークには、pnp(plug-and-play priors)、du(deep unfolding)、deq(deep equilibrium models)などがある。 DMBAの実証的性能と理論的特性は広く研究されているが,既存の研究は主に,所望の画像が正確に分かっている場合にその性能に焦点を当てている。 この研究は、CNNの事前のミスマッチに基づくDMBAに関する理論的および数値的な洞察を提供することによって、以前の作業のギャップに対処する。 ミスマッチした事前は、例えば、CNN前のトレーニングで使用される画像とは異なる分布からテストイメージが分離されているために、トレーニングとテストデータの分散シフトが発生したときに自然に発生する。 これらはまた、推論に先立つcnnが所望の統計推定器(mapまたはmmse)の近似であるときにも発生する。 本理論解析は,cnnの事前条件が不一致であることによる解の明示的な誤差境界を与える。 実際の分布シフトと近似統計的推定器によるDMBAの実証性能を比較した。

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