論文の概要: Normalization Equivariance for Arbitrary Backbones, with Application to Image Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.08193v1
• Date: Tue, 05 May 2026 17:40:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:49.448808
• Title: Normalization Equivariance for Arbitrary Backbones, with Application to Image Denoising
• Title（参考訳）: 任意バックボーンの正規化等価性と画像復調への応用
• Abstract要約: 正規化等価性は、画像と画像の予測における分布シフトに対するロバスト性を改善する。 既存のメソッドでは、内部レイヤをNE互換ファミリに制限することで、この先を強制する。 完全な NE 関数クラスを特徴付ける: 関数が NE であることと正規化プロセスの非正規化因数分解が認められる場合に限る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.845766135684737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Normalization Equivariance (NE), equivariance to global contrast and brightness transforms, improves robustness to distribution shift in image-to-image prediction. Existing methods enforce this prior by constraining internal layers to NE-compatible families, limiting compatibility with standard components such as attention and LayerNorm, and adding runtime cost. We characterize the full NE function class: a function is NE if and only if it admits a normalize-process-denormalize factorization. This turns exact NE enforcement, for the ideal wrapper, from an internal architectural constraint into an input-output parameterization problem, allowing a parameter-free wrapper (WNE) to enforce NE around any backbone, including transformers. In a single-noise mismatch diagnostic for blind denoising, the wrapper improves CNN and transformer robustness with no measurable GPU overhead; architectural NE baselines incur up to a 1.6x slowdown.
• Abstract（参考訳）: 大域的コントラストと明るさ変換に等しい正規化等分散(NE)は、画像と画像の予測における分布シフトに対するロバスト性を改善する。 既存のメソッドは、内部レイヤをNE互換のファミリに制限し、注意やLayerNormといった標準コンポーネントとの互換性を制限し、ランタイムコストを追加することで、この先例を強制する。 完全な NE 関数クラスを特徴付ける: 関数が NE であることと正規化プロセスの非正規化因数分解が認められる場合に限る。 これにより、理想的なラッパーに対する正確なNE強制は、内部のアーキテクチャ制約から入力出力パラメータ化問題へと変わり、パラメータフリーラッパー(WNE)はトランスフォーマーを含む任意のバックボーンにNEを強制することができる。 ブラインドデノイングのためのシングルノイズミスマッチ診断では、ラッパーはCNNとトランスフォーマーの堅牢性を、測定可能なGPUオーバーヘッドなしで改善する。

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