論文の概要: UNSURE: self-supervised learning with Unknown Noise level and Stein's Unbiased Risk Estimate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01985v4
• Date: Tue, 11 Feb 2025 18:09:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:04:22.880849
• Title: UNSURE: self-supervised learning with Unknown Noise level and Stein's Unbiased Risk Estimate
• Title（参考訳）: UNSURE:未知騒音レベルの自己教師型学習とスタインの非バイアスリスク推定
• Authors: Julián Tachella, Mike Davies, Laurent Jacques,
• Abstract要約: ノイズの多いデータのみから学習できる画像再構成のための自己教師付き学習法が数多く提案されている。 我々は、SUREに基づく新しいアプローチを提案するが、標準のSUREとは異なり、ノイズレベルに関する知識は必要ない。 提案手法は,様々な画像逆問題において,既存の自己監督手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.289101615816595
• License:
• Abstract: Recently, many self-supervised learning methods for image reconstruction have been proposed that can learn from noisy data alone, bypassing the need for ground-truth references. Most existing methods cluster around two classes: i) Stein's Unbiased Risk Estimate (SURE) and similar approaches that assume full knowledge of the noise distribution, and ii) Noise2Self and similar cross-validation methods that require very mild knowledge about the noise distribution. The first class of methods tends to be impractical, as the noise level is often unknown in real-world applications, and the second class is often suboptimal compared to supervised learning. In this paper, we provide a theoretical framework that characterizes this expressivity-robustness trade-off and propose a new approach based on SURE, but unlike the standard SURE, does not require knowledge about the noise level. Throughout a series of experiments, we show that the proposed estimator outperforms other existing self-supervised methods on various imaging inverse problems.
• Abstract（参考訳）: 近年,ノイズの多いデータのみから学習できる画像再構成のための自己教師型学習法が数多く提案されている。 既存のメソッドのほとんどは、2つのクラスの周りにクラスタリングします。 一 騒音分布の完全な知識を前提としたスタインの無バイアスリスク見積(SURE)等 二 騒音分布に関する非常に軽度な知識を必要とする騒音2Self及び類似のクロスバリデーション方法 第1の手法は現実の応用ではノイズレベルがよく知られておらず、第2の手法は教師付き学習と比較して最適でないことが多いため、実用的でない傾向にある。 本稿では,この表現性-腐食性トレードオフを特徴付ける理論的枠組みを提案し,SUREに基づく新しいアプローチを提案するが,標準のSUREとは異なり,ノイズレベルに関する知識は不要である。 一連の実験を通して,提案した推定器は,様々な画像逆問題において,既存の自己監督手法よりも優れていることを示す。

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