論文の概要: Optimizing Kernel-Target Alignment for cloud detection in multispectral satellite images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14515v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 08:46:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 14:25:14.511017
• Title: Optimizing Kernel-Target Alignment for cloud detection in multispectral satellite images
• Title（参考訳）: マルチスペクトル衛星画像における雲検出のためのカーネルターゲットアライメントの最適化
• Authors: Artur Miroszewski, Jakub Mielczarek, Filip Szczepanek, Grzegorz Czelusta, Bartosz Grabowski, Bertrand Le Saux, and Jakub Nalepa
• Abstract要約: Kernel-Target Alignment (TA) は近年,量子分類器におけるハードウェアリソースの削減手法として提案されている。 本研究では,Kernel-Targetアライメントの最適化景観を研究するための簡単な玩具モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.28650372879269
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The optimization of Kernel-Target Alignment (TA) has been recently proposed as a way to reduce the number of hardware resources in quantum classifiers. It allows to exchange highly expressive and costly circuits to moderate size, task oriented ones. In this work we propose a simple toy model to study the optimization landscape of the Kernel-Target Alignment. We find that for underparameterized circuits the optimization landscape possess either many local extrema or becomes flat with narrow global extremum. We find the dependence of the width of the global extremum peak on the amount of data introduced to the model. The experimental study was performed using multispectral satellite data, and we targeted the cloud detection task, being one of the most fundamental and important image analysis tasks in remote sensing.
• Abstract（参考訳）: Kernel-Target Alignment (TA) の最適化は近年,量子分類器におけるハードウェアリソースの削減手法として提案されている。 高い表現力とコストのかかる回路を中規模でタスク指向の回路に交換することができる。 本研究では,Kernel-Targetアライメントの最適化景観を研究するための簡単な玩具モデルを提案する。 低パラメータ回路の場合、最適化の風景は多くの局所的極小を持つか、狭い大域的極小で平坦になる。 モデルに導入されたデータ量にグローバルな極端ピークの幅が依存していることが判明した。 実験はマルチスペクトル衛星データを用いて行われ,リモートセンシングにおける最も重要な画像解析タスクの一つであるクラウド検出タスクを目標とした。

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