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基于隐式神经表示的图像去噪器的增强
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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
本文提出了隐式神经表示正则化器（INRR），用于提高隐式神经表示（INR）的泛化能力。INRR通过集成归一化的Dirichlet能量（DE）和INR来改善信号表示的泛化性能。作者进行了一系列实验来验证INRR的性质，并表明该方法可以提高其他信号表示方法的性能。
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关键要点
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提出隐式神经表示正则化器（INRR）以提高隐式神经表示（INR）的泛化能力。
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INRR通过集成归一化的Dirichlet能量（DE）和INR来改善信号表示的泛化性能。
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INRR更好地集成了信号的自相似性和Laplacian矩阵的光滑度。
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作者设计了一系列实验来验证INRR的性质，包括收敛轨迹和多尺度相似性。
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实验结果表明INRR可以提高其他信号表示方法的性能。
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