論文の概要: Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk Estimator Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16708v3
• Date: Tue, 3 Oct 2023 02:10:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 10:53:28.410390
• Title: Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk Estimator Approach
• Title（参考訳）: Deep LearningがAdaptive Filteringと出会う: スタインの偏見のないリスク推定手法
• Authors: Zahra Esmaeilbeig and Mojtaba Soltanalian
• Abstract要約: 本稿では,Deep RLSとDeep EASIというタスクベースのディープラーニングフレームワークを紹介する。 これらのアーキテクチャは、元のアルゴリズムの繰り返しをディープニューラルネットワークの層に変換し、効率的なソース信号推定を可能にする。 性能をさらに向上するために、我々は、スタインの非バイアスリスク推定器(SURE)に基づく代理損失関数を用いた、これらの深層無ロールネットワークのトレーニングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.887632153924512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper revisits two prominent adaptive filtering algorithms, namely recursive least squares (RLS) and equivariant adaptive source separation (EASI), through the lens of algorithm unrolling. Building upon the unrolling methodology, we introduce novel task-based deep learning frameworks, denoted as Deep RLS and Deep EASI. These architectures transform the iterations of the original algorithms into layers of a deep neural network, enabling efficient source signal estimation by leveraging a training process. To further enhance performance, we propose training these deep unrolled networks utilizing a surrogate loss function grounded on Stein's unbiased risk estimator (SURE). Our empirical evaluations demonstrate that the Deep RLS and Deep EASI networks outperform their underlying algorithms. Moreover, the efficacy of SURE-based training in comparison to conventional mean squared error loss is highlighted by numerical experiments. The unleashed potential of SURE-based training in this paper sets a benchmark for future employment of SURE either for training purposes or as an evaluation metric for generalization performance of neural networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,再帰最小二乗法 (RLS) と等変適応ソース分離 (EASI) の2つの顕著な適応フィルタリングアルゴリズムを,アルゴリズムのアンローリングにより再検討する。 アンロール手法に基づいて,Deep RLSとDeep EASIと称される新しいタスクベースディープラーニングフレームワークを導入する。 これらのアーキテクチャは、元のアルゴリズムの繰り返しをディープニューラルネットワークの層に変換し、トレーニングプロセスを活用することで効率的なソース信号推定を可能にする。 そこで本研究では,stein の unbiased risk estimator (sure) に基づくサーロゲート損失関数を用いた,これらの深層未ロールネットワークのトレーニングを提案する。 実験により,Deep RLSとDeep EASIネットワークは,その基盤となるアルゴリズムより優れていることが示された。 また, 従来の平均二乗誤差損失に比べ, SURE に基づくトレーニングの有効性を数値実験により明らかにした。 本稿では, ニューラルネットワークの一般化性能評価指標として, 学習目的あるいは評価指標として, 将来的な確実性向上のための指標を定式化する。

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