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。

本文回顾了无监督深度学习在图像处理中的重要性，并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。还概述了加速图像逆问题求解的学习优化算法和深度降噪器的学习算法。提供了相关无监督学习框架的综述。

通过利用特定问题设置的几何性质，提供了改进的遗憾保证。引入了安全线性贝叶斯设定的一个概括，并通过基于凸分析的方法利用算法和分析。模拟结果显示性能有所提升。