[Probabilidad-Estadistica-Seminario] Miércoles 27/11 14.30 hs - Seminario Extraordinario de Probabilidad y Estadística - Julián Tachella (CNRS | ENS de Lyon)

[Nicolás Frevenza]

Expositor: Julián Tachella (CNRS | ENS de Lyon)

Título: UNSURE: Unknown Noise level Stein's Unbiased Risk Estimator

Abstract: Recientemente, se han propuesto numerosos métodos de aprendizaje
autosupervisado para la reconstrucción de imágenes que pueden aprender
exclusivamente a partir de datos ruidosos, eliminando la necesidad de
referencias ground-truth. La mayoría de los métodos existentes se agrupan
en dos categorías principales: i) enfoques como Noise2Self y métodos
similares de validación cruzada, que requieren un conocimiento muy limitado
sobre la distribución del ruido, y ii) enfoques basados en Stein's Unbiased
Risk Estimator (SURE) y métodos afines, que asumen un conocimiento completo
de la distribución.

La primera clase de métodos suele ser subóptima en comparación con el
aprendizaje supervisado, mientras que la segunda es poco práctica, ya que
en aplicaciones del mundo real el nivel de ruido suele ser desconocido. En
esta charla, presentaremos un marco teórico que caracteriza el compromiso
entre expresividad y robustez de estos métodos. Además, introduciremos un
nuevo método basado en SURE, que a diferencia de SURE estándar, no requiere
conocimiento previo sobre el nivel de ruido. A través de una serie de
experimentos, mostraremos cómo este nuevo estimador supera a otros métodos
autosupervisados en diversos problemas inversos.

preprint: https://arxiv.org/abs/2409.01985:



*Miércoles 27/11 a las 14:30Salón 101 de FING.*
Contacto: Alejandro Cholaquidis - acholaquidis en hotmail.com

Sala zoom

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