无监督训练凸正则化函数的极大似然估计

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我们提出了一种无监督的贝叶斯训练方法，用于学习具有固定噪声数据集的凸神经网络正则化器，基于双马尔可夫链估计方法。与经典的有监督对抗性正则化方法相比，我们在自然图像高斯去卷积和泊松降噪任务上展示了接近的性能。

本文回顾了无监督深度学习在图像处理中的应用，介绍了基于最优运输和凸分析的学习方案，循环一致性模型和学习对抗规则化方法。此外，还概述了加速图像逆问题求解的学习优化算法和无监督训练方案，并总结了相关无监督学习框架。