Core Concepts
본 논문에서는 푸아송 잡음이 지배적인 저선량 이미징 실험에 적합한 다양한 손실 함수와 이에 대한 경사 하강 알고리즘을 제안한다. 푸아송 분포의 최대 로그-우도 함수에서 출발하여, 응용 분야의 요구 사항을 충족하는 알고리즘을 설계하기 위해 다양한 정규화 및 근사를 연구한다. 특히 저선량 측정에 초점을 맞춘다. 제안된 모든 손실 함수에 대해 정상 점에 수렴하는 경사 하강 알고리즘의 수렴성을 연구하고, 각 반복에서 손실을 감소시키는 일정한 단계 크기를 찾는다. 저선량 체제에서의 수치 실험을 통해 이론적 관찰을 뒷받침한다.
Abstract
본 논문은 저선량 푸아송 잡음이 지배적인 이미징 실험에 적합한 위상 복원 문제를 다룬다.
- 푸아송 분포의 최대 로그-우도 함수에서 출발하여, 응용 분야의 요구 사항을 충족하는 다양한 손실 함수와 경사 하강 알고리즘을 제안한다.
- 저선량 측정에 초점을 맞추어, 손실 함수에 대한 정상 점 수렴성을 분석하고 각 반복에서 손실을 감소시키는 일정한 단계 크기를 찾는다.
- 저선량 체제에서의 수치 실험을 통해 이론적 관찰을 뒷받침한다.
Stats
측정 데이터 yi는 푸아송 분포 Poisson(d · |⟨ai, x⟩|2)를 따른다.
선량 d는 500, 1000, 1500, ..., 4000 범위에서 실험한다.
가장 낮은 선량 d=500의 신호 대 잡음비(SNR)는 약 0.6이고, 가장 높은 선량 d=4000의 SNR은 약 1.7이다.
Quotes
"푸아송 분포의 최대 로그-우도 함수에서 출발하여, 응용 분야의 요구 사항을 충족하는 알고리즘을 설계하기 위해 다양한 정규화 및 근사를 연구한다."
"특히 저선량 측정에 초점을 맞춘다."
"제안된 모든 손실 함수에 대해 정상 점에 수렴하는 경사 하강 알고리즘의 수렴성을 연구하고, 각 반복에서 손실을 감소시키는 일정한 단계 크기를 찾는다."