論文の概要: Deep Internal Learning: Deep Learning from a Single Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07425v2
• Date: Mon, 8 Apr 2024 16:56:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 01:56:13.337817
• Title: Deep Internal Learning: Deep Learning from a Single Input
• Title（参考訳）: 深層内的学習 - 単一入力からの深層内的学習
• Authors: Tom Tirer, Raja Giryes, Se Young Chun, Yonina C. Eldar,
• Abstract要約: 多くの場合、手元にある入力からネットワークをトレーニングする価値がある。 これは、トレーニングデータが少なく、多様性が大きい多くの信号および画像処理問題に特に関係している。 本研究の目的は,この2つの重要な方向に向けて,過去数年間に提案されてきた深層学習技術について報告することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.59966585422914
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning, in general, focuses on training a neural network from large labeled datasets. Yet, in many cases there is value in training a network just from the input at hand. This is particularly relevant in many signal and image processing problems where training data is scarce and diversity is large on the one hand, and on the other, there is a lot of structure in the data that can be exploited. Using this information is the key to deep internal-learning strategies, which may involve training a network from scratch using a single input or adapting an already trained network to a provided input example at inference time. This survey paper aims at covering deep internal-learning techniques that have been proposed in the past few years for these two important directions. While our main focus will be on image processing problems, most of the approaches that we survey are derived for general signals (vectors with recurring patterns that can be distinguished from noise) and are therefore applicable to other modalities.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは一般的に、大きなラベル付きデータセットからニューラルネットワークをトレーニングすることに焦点を当てている。 しかし、多くの場合、手元にある入力からのみネットワークをトレーニングする価値がある。 これは、トレーニングデータが不足し、多様性が大きい多くの信号処理や画像処理の問題に特に関係しており、一方、利用可能なデータには多くの構造がある。 この情報を利用することで、単一の入力を使用してネットワークをスクラッチからトレーニングしたり、すでにトレーニング済みのネットワークを推論時に提供された入力例に適応することが可能になる。 本研究の目的は,この2つの重要な方向に向けて,過去数年間に提案されてきた深層学習技術について報告することである。 主に画像処理問題に焦点をあてるが、我々の調査したアプローチのほとんどは一般的な信号(ノイズと区別できる繰り返しパターンを持つベクター)に対して導出されており、そのため他のモダリティにも適用できる。

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