This paper introduces a novel deep neural network architecture for solving the inverse scattering problem in frequency domain with wide-band data, by directly approximating the inverse map, thus avoiding the expensive optimization loop of classical methods. The architecture is motivated by the filtered back-projection formula in the full aperture regime and with homogeneous background, and it leverages the underlying equivariance of the problem and compressibility of the integral operator. This drastically reduces the number of training parameters, and therefore the computational and sample complexity of the method. In particular, we obtain an architecture whose number of parameters scale sub-linearly with respect to the dimension of the inputs, while its inference complexity scales super-linearly but with very small constants. We provide several numerical tests that show that the current approach results in better reconstruction than optimization-based techniques such as full-waveform inversion, but at a fraction of the cost while being competitive with state-of-the-art machine learning methods.


翻译:本文引入了一种新的深神经网络架构,通过直接接近反向地图,通过宽带数据解决频域反扩散问题,从而避免经典方法的昂贵优化循环。该架构受全孔系统过滤后投射公式的驱动,且具有同一背景,它利用了问题的基本公平性和整体操作器的压缩性。这大大减少了培训参数的数量,从而降低了该方法的计算和抽样复杂性。特别是,我们获得了一个其参数数量在投入的层面上以亚线缩放为次线性的架构,而其推论复杂性则以超线性线性尺度而以极小的常数为尺度。我们提供了数测试,表明当前方法比全波反演法等基于优化的技术在重建方面效果更好,但成本只有一小部分,同时与最先进的机器学习方法竞争。</s>

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