西尔维亚·博内蒂尼;乔治·弗朗西尼;丹尼尔·佩齐;马尔科·普拉托 可解释的双层优化：赫尔辛基Deblur挑战赛的应用。 （英语） Zbl 1515.94013号 反向探测。成像 17，编号5，925-950（2023）. 摘要：在本文中，我们提出了一种用于解决一般图像去模糊问题的双层优化方案，其中将参数类变分方法封装在机器学习方案中，以提供具有自动学习参数的高质量重建图像。变化的下一级和机器学习上一级的成分是专门为2021年赫尔辛基德布尔挑战赛选择的，在该挑战赛中，要求从模糊程度不断增加的离焦照片中恢复字母序列。我们提出的重建图像的过程包括固定数量的FISTA迭代，用于最小化边缘保持和二值化，以增强正则化最小二乘泛函。与大多数深度学习方法不同，定义变分模型和优化步骤的参数都具有精确和可解释的含义，这些参数通过相似性指数或支持向量机策略进行学习。对挑战作者提供的测试图像进行的数值实验表明，与标准变分方法相比，该方法取得了显著进步，其性能可与一些提出的基于深度学习的算法相比，这些算法需要优化数百万个参数。 引用于2文件 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 65千5 数值数学规划方法 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 90立方 非线性规划 关键词：双层优化;盲反褶积方法;赫尔辛基德布鲁尔挑战赛;性能预测器;绿色AI 软件：德布尔甘 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Bonettini}等人，《反问题》。成像17，编号5，925--950（2023；Zbl 1515.94013） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] S.P.O.C.-B.Arridge Maass怛ktem Schoenlieb，《使用数据驱动方法解决反问题》，《数值学报》。，28，1-74（2019）·Zbl 1429.65116号 ·doi:10.1017/S096249291900059 [2] A.M.Auslander Teboulle，不可微凸极小化和变分不等式的非欧几里德距离投影次梯度方法，数学。掠夺。B系列，120，27-48（2009）·Zbl 1190.90118号 ·doi:10.1007/s10107-007-0147-z [3] A.M.Beck 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