可证收敛的数据驱动凸非凸正则化

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

深度学习在逆问题求解中的新兴范式通过从数据中学习正则化器实现高质量结果，但往往无法提供可证明的保证。本文通过凸非凸（CNC）框架展示了良好的可解性和收敛正则化，引入了一种新颖的输入弱凸性神经网络（IWCNN）构建方法，将学得的对抗正则化方法适应于 CNC 框架。通过实证分析表明我们的方法克服了先前对抗方法的数值问题。

该研究使用CLEAR模型进行对抗训练，实现了对真实数据流形的全面拟合，并将其用作凸性正则化器，为真实数据流形上的成像逆问题提供指导。实验证明该模型具有鲁棒性，在测量干扰存在的情况下仍能实现稳定的重建。

CLEAR模型 MRI重建 凸性神经网络 对抗训练 成像逆问题
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