Fugu-MT 論文翻訳(概要): Physics-aware Roughness Optimization for Diffractive Optical Neural Networks

論文の概要: Physics-aware Roughness Optimization for Diffractive Optical Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01500v1
Date: Tue, 4 Apr 2023 03:19:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-05 15:34:00.685570
Title: Physics-aware Roughness Optimization for Diffractive Optical Neural Networks
Title（参考訳）: 回折型光ニューラルネットワークの物理認識ラフネス最適化
Authors: Shanglin Zhou, Yingjie Li, Minhan Lou, Weilu Gao, Zhijie Shi, Cunxi Yu, Caiwen Ding
Abstract要約: 微分光学ニューラルネットワーク(DONN)は、従来のディープニューラルネットワークよりも有望な優位性を示している。本稿では,数値モデリングと実運用における性能差を低減するために,物理対応の回折型光ニューラルネットワークトレーニングフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.397285424104469
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: As a representative next-generation device/circuit technology beyond CMOS, diffractive optical neural networks (DONNs) have shown promising advantages over conventional deep neural networks due to extreme fast computation speed (light speed) and low energy consumption. However, there is a mismatch, i.e., significant prediction accuracy loss, between the DONN numerical modelling and physical optical device deployment, because of the interpixel interaction within the diffractive layers. In this work, we propose a physics-aware diffractive optical neural network training framework to reduce the performance difference between numerical modeling and practical deployment. Specifically, we propose the roughness modeling regularization in the training process and integrate the physics-aware sparsification method to introduce sparsity to the phase masks to reduce sharp phase changes between adjacent pixels in diffractive layers. We further develop $2\pi$ periodic optimization to reduce the roughness of the phase masks to preserve the performance of DONN. Experiment results demonstrate that, compared to state-of-the-arts, our physics-aware optimization can provide $35.7\%$, $34.2\%$, $28.1\%$, and $27.3\%$ reduction in roughness with only accuracy loss on MNIST, FMNIST, KMNIST, and EMNIST, respectively.
Abstract（参考訳）: cmos以外の次世代デバイス/サーキット技術として、ディフューティブ光ニューラルネットワーク(donn)は、超高速計算速度(光速)と低エネルギー消費により、従来のディープニューラルネットワークよりも有望なアドバンテージを示している。しかし、拡散層内の画素間相互作用のため、DONN数値モデリングと物理光学デバイス配置の間には、重大な予測精度損失というミスマッチがある。本研究では,数値モデリングと実用展開の性能差を低減できる物理量認識型光ニューラルネットワークトレーニングフレームワークを提案する。具体的には, 学習過程における粗さモデリングの正則化を提案し, 物理認識スパーシフィケーション法を統合し, 位相マスクにスパーシティを導入し, 隣接画素間の位相変化を緩和する。さらに,位相マスクの粗さを低減し,DONNの性能を維持するために,2ドル周期最適化法を開発した。実験の結果、最先端技術と比較して、我々の物理認識最適化は、それぞれmnist、fmnist、kmnist、emnistの精度の損失だけを減少させることで、35.7\%$、34.2\%$、28.1\%$、および27.3\%$の粗さを低減できることがわかった。

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