講演情報
[A-10-26]高速反復縮小閾値展開による深層型辞書学習の検討
◎釋迦郡 充1、前田 道治1 (1. 福岡工業大学大学院工学研究科)
キーワード：
辞書学習、深層学習、高速反復縮小閾値アルゴリズム、相互コヒーレンス制約、ノイズ除去
本稿では，深層型K-SVDに焦点を当て，ネットワーク展開と構造的制約が画像ノイズ除去性能に与える影響を調査する．従来手法は主に反復収縮閾値アルゴリズム(ISTA)展開に依存しており，高速な展開手法であるFast ISTA (FISTA)の適用や，辞書の冗長性や相関を制御する構造的制約については十分に検討されていない．そこで本研究の目的は，FISTA展開と相互コヒーレンス制約を組み合わせることで，より効果的な学習の枠組みを構築・評価することである．具体的には，辞書のアトム間の相関を低減するため，グラム行列の非対角成分を最小化するペナルティ項を導入したLFISTA展開を提案する．実験結果より，提案手法であるLFKSVDは従来のLKSVDに比べ，平均コヒーレンスを低減しPSNRを向上させることが示された．