論文の概要: Cycle Consistency-based Uncertainty Quantification of Neural Networks in Inverse Imaging Problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12852v1
• Date: Mon, 22 May 2023 09:23:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 17:10:57.580075
• Title: Cycle Consistency-based Uncertainty Quantification of Neural Networks in Inverse Imaging Problems
• Title（参考訳）: 逆イメージング問題におけるニューラルネットの不確実性定量化
• Authors: Luzhe Huang, Jianing Li, Xiaofu Ding, Yijie Zhang, Hanlong Chen, Aydogan Ozcan
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークの多くの応用には不確実性推定が不可欠である。 サイクル整合性に基づく逆問題に使用されるディープニューラルネットワークに対する不確実性定量化手法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.992084413881592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty estimation is critical for numerous applications of deep neural networks and draws growing attention from researchers. Here, we demonstrate an uncertainty quantification approach for deep neural networks used in inverse problems based on cycle consistency. We build forward-backward cycles using the physical forward model available and a trained deep neural network solving the inverse problem at hand, and accordingly derive uncertainty estimators through regression analysis on the consistency of these forward-backward cycles. We theoretically analyze cycle consistency metrics and derive their relationship with respect to uncertainty, bias, and robustness of the neural network inference. To demonstrate the effectiveness of these cycle consistency-based uncertainty estimators, we classified corrupted and out-of-distribution input image data using some of the widely used image deblurring and super-resolution neural networks as testbeds. The blind testing of our method outperformed other models in identifying unseen input data corruption and distribution shifts. This work provides a simple-to-implement and rapid uncertainty quantification method that can be universally applied to various neural networks used for solving inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 不確実性推定はディープニューラルネットワークの多くの応用において重要であり、研究者から注目を集めている。 本稿では,サイクル整合性に基づく逆問題に使用されるディープニューラルネットワークに対する不確実性定量化手法を示す。 物理フォワードモデルとトレーニングされたディープ・ニューラルネットワークを用いてフォワード・サイクルを構築し,これらのフォワード・フォワード・サイクルの整合性に関する回帰解析により不確実性推定器を導出する。 理論的には、サイクル一貫性のメトリクスを分析し、不確実性、バイアス、ニューラルネットワーク推論のロバスト性との関係を導出する。 これらのサイクル一貫性に基づく不確実性推定器の有効性を実証するために,画像デブラリングおよび超解像ニューラルネットワークをテストベッドとして用いた。 提案手法のブラインドテストは,入力データの破損や分布変化を識別する上で,他のモデルよりも優れていた。 この研究は、逆問題解決に使用される様々なニューラルネットワークに普遍的に適用可能な、単純で実装の速い不確実性定量化法を提供する。

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