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朝着更完整的函数保持变换理论
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
受第二阶B样条小波启发，我们为深度神经网络的ReLU神经元引入简单约束，提升隐式神经表示的效率。实验显示，仅用ReLU神经元的DNN可实现先进的隐式表示。我们提供了一种量化学习函数规则性的方法，指导INR架构的超参数选择，并通过信号表示、超分辨率和计算机断层扫描等实验验证了方法的多样性和有效性。
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关键要点
- 受第二阶B样条小波启发，给深度神经网络的ReLU神经元引入简单约束。
- 这些约束修正了谱偏差，提高了隐式神经表示的效率。
- 实验表明，仅用ReLU神经元的DNN可以学习出先进的隐式神经表示。
- 提供了一种量化学习函数规则性的方法，指导INR架构的超参数选择。
- 通过信号表示、超分辨率和计算机断层扫描等实验验证了方法的多样性和有效性。
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