End-to-End Learning Challenges in Phase Retrieval Explained

แนวคิดหลัก

データ駆動型深層学習における位相回復のエンドツーエンド学習における対称性の打破が重要である。

บทคัดย่อ

Abstract:

画像科学において一般的な非線形逆問題では、前方モデルの対称性が存在する。
データ駆動型深層学習アプローチを使用すると、これらの固有の対称性は学習上の困難を引き起こす。
本論文では、このような困難がどのように発生し、特にどのように克服するかを説明している。
Introduction:

Far-field phase retrieval (FFPR)は科学的イメージングの多くの分野で中心的な非線形逆問題である。
Fourier位相は実用的なイメージングシステムでは失われるため、復元可能性を確保するためには特定の条件が必要。
Methods:

対称性を打ち消す新しい手法「対称性打破」を提案し、トレーニングセットを前処理してからトレーニングすることでエンドツーエンド学習パフォーマンスを大幅に向上させる。
Experiments:

対称性打破はMSEおよびSA-MSE損失を均一に改善し、DNNバックボーンモデルに関係なくパフォーマンスが向上したことが観察された。
対称性打破後、テストパフォーマンスも均一に向上し、データ駆動型手法が基準手法よりも優れていることが示された。

สถิติ

著者らは、「対称性打破」という新しい手法を提案しています。
提案された技術はエンドツーエンド学習パフォーマンスを大幅に向上させます。

คำพูด

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

What is Wrong with End-to-End Learning for Phase Retrieval?

by Wenjie Zhang... ที่ arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15448.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

エンドツーエンドアプローチ以外で位相回復問題へ取り組む方法はありますか

エンドツーエンドアプローチ以外で位相回復問題に取り組む方法はありますか？
エンドツーエンド学習以外の方法として、伝統的な反復数値法を使用することが考えられます。例えば、有名なハイブリッド入出力（HIO）メソッドやシュリンクラップヒューリスティックを組み合わせて、FFPRを解決することが一般的です。また、データ駆動型深層学習ではなく、正則化されたデータ適合フレームワークと統合した手法も検討されています。これらの手法は局所調整に主に焦点を当てるため、画像処理問題へのアプローチが異なる可能性があります。

DNNが高周波関数を効果的に学習できない理由は何ですか

DNNが高周波関数を効果的に学習できない理由は何ですか？
DNNが高周波関数を効果的に学習できない理由は、3つの固有前方対称性（移動・共役反転・グローバル位相）から生じる不規則さです。これらの対称性によって逆関数が非常に振動しやすくなります。このような不規則さは既存のDNN学習技術では効果的に学習できません。そのため、「対称性崩壊」と呼ばれる新しい前処理技術を提案しました。

この技術やアプローチは他の画像処理問題や科学分野でも応用可能ですか

この技術やアプローチは他の画像処理問題や科学分野でも応用可能ですか？
提案された「対称性崩壊」技術は他の画像処理問題や科学分野でも応用可能です。特定の逆問題へ向けたディープラーニングアプローチでは、固有対称性から生じる難しさへの取り組み方針として広く活用できます。例えば、盲目的画像修正（deblurring）、実部フェージング回復等々多岐に渡り利用範囲が拡大します。