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可证收敛的数据驱动凸非凸正则化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 引入CLEAR模型，结合深度学习和变分正则化技术。
- 通过对抗训练实现对真实数据流形的全面拟合。
- CLEAR模型作为凸性正则化器，为成像逆问题提供指导。
- 证明CLEAR-informed正则化模型的投影次梯度下降算法的收敛性。
- 保证成像逆问题的唯一解的达成。
- 实验证明CLEAR-informed模型在测量干扰下的鲁棒性。
- 以MRI重建为例，展示方法在重建质量和鲁棒性方面的优越性。
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