gamma noise

新的基于几何的DEQ模型以更少的参数增强图像恢复能力

研究人员开发了一种新颖的深度学习框架用于图像恢复，该框架解决了乘性伽马噪声和模糊造成的退化问题。该方法利用基于几何先验（如表面积和平均曲率）的显式、可解释的正则化器，这与依赖隐式正则化的传统DEQ模型不同。该框架采用镜像下降算法进行最小化，并通过Kurdyka-Lojasiewicz性质保证全局收敛到临界点。实验表明，该方法在可训练参数显著减少的情况下，实现了与最先进的DEQ模型相当的性能。