神经析取范式学习精确秩滤波器

为应对梯度学习中形态学算子导数稀疏的挑战，Diego Marcondes 等人提出了基于神经析取范数的精确秩滤波器学习方法。 该方法利用平滑代理方程进行隐式微分，在直通程序中实现了前向精确评估与后向平滑优化的统一。 实验结果显示，该技术在 MNIST 去噪及视网膜血管分割任务中，性能优于精确次梯度及平滑形态学网络。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。