rekonstruksjonsfeil

Rekonstruksjonsfeil er et begrep som brukes i bildebehandling, signalbehandling og maskinlæring for å beskrive forskjellen mellom et opprinnelig datasett og det som er rekonstruert av en modell eller prosess. Feilen kan oppstå når data blir konvertert, komprimert eller rekonstruert fra et annet representasjonsrom, og den brukes som en viktig indikator på kvalitet og nøyaktighet i rekonstruksjonen.

Måling av rekonstruksjonsfeil skjer vanligvis med spesifikke feilparametere. Vanlige metoder inkluderer gjennomsnittlig kvadratsfeil (MSE), som kvantifiserer gjennomsnittet av firkanta avvik; rotmiddelkvadratsfeil (RMSE), som er kvadratroten av MSE; og gjennomsnittlig absolutt feil (MAE). For bilderekonstruksjon brukes også kvalitetsmål som PSNR (peak signal-to-noise ratio) og SSIM (structural similarity index), som tar hensyn til menneskelig oppfattelse av bildekvalitet og strukturelle likheter.

Årsaker til rekonstruksjonsfeil kan være støy i dataene, tap av informasjon under koding eller komprimering, begrensninger i modellens kapasitet eller feil i antakelsene som ligger til grunn for rekonstruksjonen. I praksis er rekonstruksjonsfeil et sentralt mål ved utvikling og evaluering av autoregressive modeller, autoenkodere, tomografiprogrammer og andre algoritmer som søker å gjenskape et opprinnelig signal fra en delvis eller abstrakt representasjon.

Reduksjon av rekonstruksjonsfeil skjer gjennom forbedring av modellarkitektur, økt treningsdata, regularisering, bedre størrelsesorden på rekonstruksjonen eller bruk av mer avanserte rekonstruksjonsteknikker. Feilmåling gjør det mulig å sammenligne metoder og å styre prosesser mot høyere kvalitetsgjenoppretting.