論文の概要: Deep Variational Inverse Scattering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04309v2
- Date: Fri, 9 Dec 2022 11:25:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 15:40:22.833749
- Title: Deep Variational Inverse Scattering
- Title（参考訳）: 深部変分逆散乱
- Authors: AmirEhsan Khorashadizadeh, Ali Aghababaei, Tin Vla\v{s}i\'c, Hieu
Nguyen, Ivan Dokmani\'c
- Abstract要約: 逆媒体散乱解法は一般に、関連する不確実性の尺度なしで単一の解を再構成する。
条件正規化フローのような深いネットワークは、逆問題の後部をサンプリングするのに使うことができる。
条件付き正規化フローに基づくベイズ的U-NetであるU-Flowを提案し,高品質な後続サンプルを生成し,物理的に有意な不確かさを推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.598311270757527
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Inverse medium scattering solvers generally reconstruct a single solution
without an associated measure of uncertainty. This is true both for the
classical iterative solvers and for the emerging deep learning methods. But
ill-posedness and noise can make this single estimate inaccurate or misleading.
While deep networks such as conditional normalizing flows can be used to sample
posteriors in inverse problems, they often yield low-quality samples and
uncertainty estimates. In this paper, we propose U-Flow, a Bayesian U-Net based
on conditional normalizing flows, which generates high-quality posterior
samples and estimates physically-meaningful uncertainty. We show that the
proposed model significantly outperforms the recent normalizing flows in terms
of posterior sample quality while having comparable performance with the U-Net
in point estimation.
- Abstract（参考訳）: 逆媒体散乱解法は一般に、関連する不確実性の尺度なしで単一の解を再構成する。
これは、古典的な反復型解法と、新しいディープラーニング手法の両方に当てはまる。
しかし、不正確さとノイズは、この単一の見積もりを不正確または誤解を招く可能性がある。
条件付き正規化フローのような深層ネットワークは逆問題における後方のサンプルに使用できるが、しばしば低品質のサンプルと不確実性の推定をもたらす。
本稿では,条件付き正規化フローに基づくベイズ的U-NetであるU-Flowを提案し,高品質な後部サンプルを生成し,物理的に意味のある不確実性を推定する。
提案手法は, 点推定においてU-Netに匹敵する性能を有しつつ, 後部サンプル品質の観点から, 最近の正規化フローを著しく上回ることを示す。
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