Unrolling Methods

Unrolling Methods 在深度学习中是指将某些优化问题或迭代算法“展开”成神经网络结构的技术。通常，这种方法通过将传统的迭代优化方法（如优化器或某些数值方法）与深度学习模型相结合，借助神经网络的强大表达能力，达到更好的效果。

1. Unrolling Methods 的原理

在许多经典的优化算法中，尤其是在图像恢复、去噪、压缩感知等任务中，常常使用迭代的方法来逐步逼近问题的最优解。例如，迭代硬阈值算法（ISTA）、交替方向乘子法（ADMM）等都是经典的迭代优化方法。这些迭代方法通常包含多个步骤，每个步骤通过某些计算规则更新解向量。

在unrolling的过程中，我们将每次迭代的步骤视为神经网络的一个“层”。每个迭代过程都可以看作是一个神经网络的一次前向传播，通过学习每个迭代步骤的参数，神经网络可以自适应地调整每一轮迭代中的操作，以便更好地优化目标函数。

2. Unrolling Methods 的应用

这种方法的核心思想是：通过“展开”迭代算法的过程，将其转换成一个深度神经网络，并通过训练来优化网络中的权重。这个网络学习如何从输入数据中提取特征，并自动调整迭代过程中的更新规则，通常可以达到比传统方法更好的性能。

常见的应用场景包括：

• 图像去噪：经典的图像去噪方法，如BM3D、ISTA等，通常是基于迭代优化的。在这种情况下，unrolling 方法可以将迭代过程展开成一个神经网络，网络可以自动学习