論文の概要: Comprehensive Examination of Unrolled Networks for Linear Inverse Problems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04608v1
- Date: Wed, 08 Jan 2025 16:44:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-09 14:56:20.612529
- Title: Comprehensive Examination of Unrolled Networks for Linear Inverse Problems
- Title（参考訳）: 線形逆問題に対するネットワークの網羅的検討
- Authors: Eric Chen, Xi Chen, Arian Maleki, Shirin Jalali,
- Abstract要約: アンロールネットワークは様々なコンピュータビジョンやイメージングタスクで普及している。
本稿では,ユーザが行う設計選択の回数を減らすために,アンロールネットワークで使用されるアイデアと方法論を統合することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.311622347325724
- License:
- Abstract: Unrolled networks have become prevalent in various computer vision and imaging tasks. Although they have demonstrated remarkable efficacy in solving specific computer vision and computational imaging tasks, their adaptation to other applications presents considerable challenges. This is primarily due to the multitude of design decisions that practitioners working on new applications must navigate, each potentially affecting the network's overall performance. These decisions include selecting the optimization algorithm, defining the loss function, and determining the number of convolutional layers, among others. Compounding the issue, evaluating each design choice requires time-consuming simulations to train, fine-tune the neural network, and optimize for its performance. As a result, the process of exploring multiple options and identifying the optimal configuration becomes time-consuming and computationally demanding. The main objectives of this paper are (1) to unify some ideas and methodologies used in unrolled networks to reduce the number of design choices a user has to make, and (2) to report a comprehensive ablation study to discuss the impact of each of the choices involved in designing unrolled networks and present practical recommendations based on our findings. We anticipate that this study will help scientists and engineers design unrolled networks for their applications and diagnose problems within their networks efficiently.
- Abstract（参考訳）: アンロールネットワークは様々なコンピュータビジョンやイメージングタスクで普及している。
彼らは特定のコンピュータビジョンと計算画像タスクを解くのに顕著な効果を示したが、他のアプリケーションへの適応は大きな課題を呈している。
これは主に、新しいアプリケーションに取り組んでいる実践者がナビゲートしなければならない設計上の決定が多岐にわたるためであり、それぞれがネットワーク全体のパフォーマンスに影響を与える可能性がある。
これらの決定には、最適化アルゴリズムの選択、損失関数の定義、畳み込み層の数の決定などが含まれる。
問題を複雑化し、各設計選択を評価するには、トレーニング、ニューラルネットワークの微調整、パフォーマンスの最適化に要する時間を要する。
結果として、複数の選択肢を探索し、最適な構成を特定するプロセスは、時間がかかり、計算的に要求されるようになる。
本研究の主な目的は,(1)ユーザが行う設計選択数を減らすために,未登録ネットワークで使用するアイデアと方法論を統一すること,(2)未登録ネットワークの設計に関わる各選択の影響を議論するための総合的アブレーション研究を報告すること,および,その成果に基づいて実践的な勧告を提示することである。
この研究は、科学者や技術者がアプリケーションのための未登録ネットワークを設計し、ネットワーク内の問題を効率的に診断するのに役立つと期待している。
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