画像圧縮学習の効率化：二次曲率を活用した最適化手法「SOAP」の威力

要約

学習型画像圧縮（LIC）において、レートと歪みのトレードオフによる最適化の難しさを解決するため、準ニュートン法に基づく二次最適化手法「SOAP」の有効性が示されました。SOAPは競合する目的関数間の勾配衝突を解消し、学習の収束を高速化・安定化させるだけでなく、量子化への耐性も向上させることが確認されました。

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