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实体 Minimax Theory of Likelihood-Based Deep Learning for Speckle Regression

Minimax Theory of Likelihood-Based Deep Learning for Speckle Regression

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  1. RESEARCH · CL_145600 ·

    新理论探索用于成像散斑噪声的深度学习

    研究人员开发了一种基于极大极小理论的似然性深度学习方法,以解决合成孔径雷达和光学相干断层扫描等成像模态中的散斑噪声问题。该新框架能够处理乘性散斑噪声和加性高斯噪声,并兼容低维和稀疏高维特征。研究建立了有限样本上界,并推导了极大极小下界,表明与仅含加性高斯噪声的模型相比,估计的内在难度基本未变。