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Operator Learning

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  1. RESEARCH · CL_65215 ·

    算子学习的零样本超分辨率获得理论基础

    研究人员对算子学习中的零样本超分辨率现象进行了理论研究，即在粗网格上训练的模型无需重新训练即可在更精细的网格上进行预测。研究表明，在某些良性场景下，例如秩为一的线性算子，这种能力在信息论上是不可能的。然而，该研究将输出函数的Hölder光滑性确定为成功实现零样本超分辨率的充分条件，并提供了相应的泛化界限。