本研究提出了一种新颖的原始-对偶算法，用于解决数据驱动的变分重建框架中的优化问题。该算法通过重构问题，消除网络的嵌套结构，将其转化为可高效求解的凸优化问题。实验结果表明，该方法在速度和稳定性上优于传统的次梯度方法。