Att lösa inversa problem med iterativa algoritmer är populärt, särskilt för stora data. På grund av tidsbegränsningar är antalet möjliga iterationer vanligtvis begränsat, vilket kan påverka den uppnåeliga noggrannheten. Med tanke på ett fel som man är villig att tolerera är en viktig fråga huruvida det är möjligt att ändra de ursprungliga iterationerna för att uppnå snabbare konvergens till en minimerare som uppnår det tillåtna felet utan att öka beräkningskostnaden för varje iteration avsevärt. Genom att förlita sig på ny teknik för återhämtning som utvecklats för miljöer där den önskade signalen tillhör några lågdimensionella uppsättningar, visar vi att med hjälp av en grov uppskattning av denna uppsättning kan leda till snabbare konvergens på bekostnad av ytterligare ett återuppbyggnadsfel i samband med noggrannheten av den inställda approximationen. Vår teori knyter an till den senaste tidens framsteg i fråga om sparsam återhämtning, komprimerad avkänning och djup inlärning. Särskilt, det kan ge en möjlig förklaring till den framgångsrika approximationen av 1 -minimering lösning av neurala nätverk med lager som representerar iterationer, som praktiseras i den inlärda iterativa krymp-thresholding algoritm.
Giryes m.fl. REF visade att det genom att ändra de ursprungliga iterationerna är möjligt att uppnå snabbare konvergensnivåer för att bibehålla uppskattningens noggrannhet utan att öka beräkningskostnaden för varje iteration avsevärt.
Tradeoffs Between Convergence Speed and Reconstruction Accuracy in Inverse Problems
{'venue': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}