Core Concepts
조건부 정규화 흐름을 활용하여 베이지안 최적 실험 설계의 효율적이고 확장 가능한 해결책 제안
Abstract
목차:
소개
베이지안 최적 실험 설계의 목표
관련된 설계 최적성 선택
방법론
EIG와 likelihood 기반 생성 모델의 연결
조건부 정규화 흐름의 역할
확률적 마스크 설계
고차원 의료 이미징을 위한 실험 설계
MRI 데이터셋 및 훈련 샘플
조건부 정규화 흐름과 확률적 마스크의 효과
결과
최적화된 실험 설계의 효과
이미지 재구성 작업에서의 성능 향상
관련 연구
다른 연구들과의 비교
결론
베이지안 실험 설계의 구현과 성과
Stats
베이지안 최적 실험 설계의 EIG를 최대화하는 것은 중요한 목표입니다.
MRI 데이터셋은 (320 × 320) 매개변수와 (640 × 386) 관측치를 가지고 있습니다.
훈련 샘플은 1800개로 상대적으로 적습니다.
Quotes
"조건부 정규화 흐름은 정확한 likelihood 평가를 통해 정보 획득을 학습합니다."
"우리의 방법은 확률적 마스크를 사용하여 최적화 도전에 대응합니다."