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1原创 2021-03-13
摘要和结论 深度学习领域通常涉及使用密集采样的数据点或信号的大型预先获取数据集来优化预测模型。 在这项工作中，我们证明了深度学习范式可以扩展为包含子采样方案，该子采样方案可以在所需的采样率下共同优化。 我们介绍了深度概率二次采样（DPS），这是一种适用于任务的压缩感知的广泛应用的框架，该框架可通过执行所需任务的后续模型对信号样本的最佳子集进行端到端优化。 我们展示了在像素和空间频域中严格的二次采样率下，玩具数据集，MNIST和CIFAR10的重建和分类任务的强大性能。 由于框架的数据驱动特性，DPS可直接应
2021-03-13 20:20:23
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