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負けるなディベロッパー
https://blogs.nvidia.co.jp/2018/04/04/nvidia-deep-learning-research-gtc/
こちらに詳細な技術解説も
https://shikihuiku.wordpress.com/2018/07/04/noise2noise-learning-image-restoration-without-clean-data-%E3%82%92%E8%AA%AD%E3%82%93%E3%81%A7%E3%81%BF%E3%81%9F/
もともとの論文はこちら
https://arxiv.org/pdf/1803.04189.pdf
これまでは、例えばノイズ除去をしようと思ったら
・ノイズの乗っていないきれいな画像
・それにノイズを乗っけた画像
の2種類を用意して、ひたすらノイズ画像が元のきれいな画像に近づくようにトレーニングするしかないと思われていました。
しかし、数式をよく見ると(割愛しますが)、ノイズが平均的に0だと仮定するときれいな画像を使ってもノイズ画像を使っても、NNは実は同じものを学習しているとすることができる、というのがこの方式のポイント。
これによって、ノイズ画像だけを使って学習を進めることができます。医療画像や天体画像のように「そもそも正解が得られない」データに対しても処理できる可能性が示されました。逆に言うと、なんでも不十分なデータで学習が進むわけでもないということ。
ちなみに、ICMLは機械学習のトップ会議で、これに受かるだけでもすごいです。この手法といい、self-supervised learningといい、いろいろと面白い学習手法がでてきていて、まだまだ研究の余地はたくさんあるのだと思い知らされます。