正激勵噪聲

某些噪聲和信息的產生是同源的，在適當的時候能發揮積極作用。工程科學研究中，幾乎不可避免地在數據、特徵、樣本、決策等多層面存在噪聲。在任務給定的情況下，可以將噪聲分類為“正激勵噪聲”（Positive-incentive Noise, Pi/π-Noise）和“純噪聲”：正激勵噪聲能起到正面作用；而“純噪聲”則是無用、有害的噪聲。

正激勵噪聲啟發了人們重新審視對噪聲的理解和處理的方式，為跨域遙感、多模態認知計算、涉水光學、穩定探測等領域信息處理和噪聲利用提供了新思路，也是臨地安防的重要理論基礎之一。

基本介紹

• 中文名：正激勵噪聲
• 外文名：Positive-incentive Noise，Pi/𝜋-Noise 
• 所屬學科：臨地安防

定義

正激勵噪聲是有用的噪聲，可以幫助簡化任務。

原理

某些噪聲和信息的產生是同源的。對噪聲的系統研究離不開對任務的定量化描述。在任務給定的情況下，根據“任務熵”（Task Entropy）——，計算任意噪聲與任務之間的“互信息”（Mutual Information）。任意情況下，互信息總為非負值。若互信息非0，則說明噪聲可以幫助完成任務，即

此時，噪聲為正激勵噪聲，能夠減小任務熵。反之，當互信息等於0時，噪聲對任務無意義，則稱此類噪聲為純噪聲。計算框架的核心在於找到任務對應的“任務機率分布”和確定正激勵噪聲的邊界。

概念解釋

噪聲通常被認為是有害的。但實際上，噪聲也可以是有用的。例如，電鑽聲音是生活中的常見噪聲，然而電鑽在木頭、金屬等不同材質上聲音的區別，也包含了施工信息。在信號分類等科學研究中，也存在分類準確率隨含噪量的增加呈現“先增後減”現象。

正激勵噪聲在跨域遙感標檢測任務中的套用示例

工程科學研究中，幾乎不可避免地在數據、特徵、樣本、決策等多層面存在噪聲，例如，超聲影像中由於相干聲波的路徑差異會不可避免地導致斑點噪聲，遙感成像時會因為炫光等特殊環境產生難以預料的噪聲。因此，現有研究工作中，研究者總是試圖將噪聲的含量儘可能降到最低，並認為這樣就將其影響也降到了最低。噪聲會對任務產生負面影響已經成為信號處理領域的理論體系和工程任務一個約定俗成的假設。實際上，噪聲也可以是有用的。以跨域遙感的目標檢測任務為例，背景在檢測中通常被認為是需要剔除的“噪聲”，物體（此例中為飛機）的邊界框一般要求應儘可能緊緻。而根據正激勵噪聲理論，合理地利用背景噪聲，可以幫助簡化檢測任務、提升檢測精度。因此，在訓練模型時，可以根據噪聲與任務的互信息最大化準則，自適應的調整邊界框大小，使其包含適量與檢測目標強耦合的背景，如跑道、停機坪等。