随机梯度下降抖动在逆问题中的应用：缓解准确性与鲁棒性之间的权衡

本研究解决了逆问题中准确性与鲁棒性之间的权衡，尤其是在安全关键应用中的重要性。提出了一种名为SGD抖动的简单有效的训练方案，通过在重建过程中逐步注入噪声，提高了模型的泛化能力和对攻击的鲁棒性。实验证明该方法在去噪、地震去卷积及单线圈MRI重建中能实现更清晰的重建结果并提升了对抗攻击的抵抗力。