本研究提出了一种公平的原始对偶算法框架，解决图像逆问题中的优化模型不足。通过引入平滑项，确保全局收敛并建立收敛速率。实验结果表明，该方法在图像去噪和超分辨率重建方面优于现有技术。

DDG是一种处理机器学习模型泛化问题的方法，采用基于约束的优化形式，以有限维参数化和经验逼近的方式进行简化，并提出了一种基于原始对偶算法来实现表示分离和域泛化的方法。