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迭代重新加权最小二乘网络：求解反向成像问题的收敛保证
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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
本文介绍了一种利用正则化理论和深度学习的最新进展解决具有非线性正演算子的病态反问题的部分学习方法。实验结果表明，该方法在速度上具有优势，并且能够在512 x 512体积内提高5.4dB的PSNR，相比于FBP和TV重建方法。
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关键要点
- 提出了一种部分学习方法，解决具有非线性正演算子的病态反问题。
- 该方法结合经典正则化理论和深度学习的最新进展。
- 通过编码反问题的先验信息进行学习，包括正演算子、噪声模型和正则化函数。
- 每次迭代中使用数据差异和正则化器的梯度作为卷积神经网络的输入。
- 实验结果显示，该方法在速度上具有优势，且在512 x 512体积内提升了5.4dB的PSNR，优于FBP和TV重建方法。
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