Dec, 2023
逆问题的学习正则化：来自光谱模型的洞见
Learned Regularization for Inverse Problems: Insights from a Spectral Model
Martin Burger, Samira Kabri
TL;DR本文旨在基于理论提供对于反问题的先进学习方法进行研究，探讨正则化方法及其收敛性的广义定义，该定义可以为未来的理论研究铺平道路。在基于先前用于监督学习的简单光谱学习模型的基础上，我们研究了适用于反问题的不同学习范式的关键属性，这些属性可以独立于具体的体系结构进行阐述。特别是，我们研究了正则化性质、偏差以及对训练数据分布的关键依赖。此外，我们的框架允许突出和比较不同范式在无限维限制条件下的特定行为。