使用深度卷积神经网络，结合直接反演、多分辨率分解和残差学习等技术来解决病态反问题，实验证明，在稀疏采样下，该方法能在不到一秒的时间内重建 512 x 512 的图像，取得了比迭代正则化平滑重建更好的效果。
Nov, 2016
本文介绍求解计算机视觉中的重构问题，阐述了使用卷积稀疏编码与卷积神经网络的优缺点，并提出了卷积稀疏编码可用于解决某些反问题的有效性，通过 JPEG 残留抑制和非刚性轨迹重建的操作，对使用 CSC 方法进行的应用进行了实证和验证，并指出如何将 CSC 模型的理论用于改进 CNN 模型的应用。
Mar, 2020
探讨了深度神经网络在解决计算成像中出现的广泛逆问题方面的应用，提出了一种可以用于将不同问题和重建方法分类的分类法，并讨论了各种重建方法的权衡及其困难点、常见失败模式、未来研究的开放问题和途径。
May, 2020
这篇论文主要研究了机器学习和深度学习在逆问题中的应用，特别关注了神经网络和卷积神经网络的使用。
Sep, 2023
本文针对深度学习方法在图像重建领域中的应用进行了可靠性研究，通过对受压缩感知、傅里叶和 Radon 重建等问题进行深入分析并量化和定性地比较了深度学习和总变分模型，其结果表明，深度学习模型不仅对统计噪声有抗干扰能力，而且对对抗干扰也能够很好地处理。
Nov, 2020
探究如何在不知道正向模型改变详情的情况下，使用简单的模型适应方法，使得深度神经网络在计算成像的各种逆问题中，包括去模糊、超分辨率和磁共振成像中的欠采样图像重建方面，取得实证成功。
该研究提出了一种基于卷积神经网络的模型重建框架，实现了解决逆问题的途径。该框架克服了深度学习方法中过多参数所占用的训练数据和时间上的需求问题，并在重构图像方面取得了显著成果。
Dec, 2017
该研究研究了使用卷积神经网络在稀疏视图的计算机断层成像中进行图像重建的逆问题是否可行，结果发现在具体条件下，不能使用该 CNN 解决稀疏视图 CT 的逆问题，这对于在医学成像中使用 CNN 解决逆问题提出了疑问。
本文提出了一种通用框架来训练单个深度神经网络，以解决任意线性反问题，通过提供一个接近算子来实现这一目的，并在压缩感知和像素插值等任务中显示出优越的性能。
Mar, 2017
论文讨论卷积神经网络近似可逆性及其在稀疏信号恢复方面的数学模型，并给出一种精确的模型基础压缩感知与其恢复算法和随机权重 CNN 的连接。作者通过实验得出多个学习网络与数学分析一致，以简单的理论框架合理地重构实际图片。同时，作者也探讨了我们的模型假设与实际场景分类训练的 CNN 之间的差距。
May, 2017