DeepCQ：深層学習を用いた、不可逆圧縮の品質予測フレームワーク

このArXiv論文は、深層学習を利用して不可逆圧縮の品質を予測する汎用フレームワーク、DeepCQを紹介しています。この研究は、さまざまなアプリケーションにおける圧縮効率とユーザーエクスペリエンスの向上に貢献する可能性があります。

• •DeepCQは、不可逆圧縮の品質を予測するための深層サロゲートフレームワークです。
• •このフレームワークは汎用的に設計されており、幅広い適用可能性を示唆しています。
• •この研究は、ArXivのプレプリントサーバーに由来し、予備的な発見を示しています。