論文の概要: Robustness and Exploration of Variational and Machine Learning Approaches to Inverse Problems: An Overview

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12072v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 07:13:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 23:51:16.479389
• Title: Robustness and Exploration of Variational and Machine Learning Approaches to Inverse Problems: An Overview
• Title（参考訳）: 逆問題に対する変分および機械学習アプローチのロバスト性と探索:概要
• Authors: Alexander Auras, Kanchana Vaishnavi Gandikota, Hannah Droege, Michael Moeller,
• Abstract要約: 本稿では,変分法と機械学習を用いた画像の逆問題に対する現在のアプローチについて概説する。 特別な焦点は、点推定器とその敵の摂動に対する頑健性である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.34359815600974
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper provides an overview of current approaches for solving inverse problems in imaging using variational methods and machine learning. A special focus lies on point estimators and their robustness against adversarial perturbations. In this context results of numerical experiments for a one-dimensional toy problem are provided, showing the robustness of different approaches and empirically verifying theoretical guarantees. Another focus of this review is the exploration of the subspace of data-consistent solutions through explicit guidance to satisfy specific semantic or textural properties.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,変分法と機械学習を用いた画像の逆問題に対する現在のアプローチについて概説する。 特別な焦点は、点推定器とその敵の摂動に対する頑健性である。 この文脈では、1次元の玩具問題に対する数値実験を行い、異なるアプローチの堅牢性を示し、理論的保証を実証的に検証する。 このレビューのもう1つの焦点は、特定の意味的またはテクスチュラルな特性を満たすための明示的なガイダンスを通じて、データ一貫性のあるソリューションのサブスペースを探索することである。

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