图注：在AUTOMAP的末端添加一些FIRENET层使其稳定 。 最左边是AUTOMAP的重建 。 左二是x0=Ψ(?y)的FIRENET的重建 。 右二是?y=Ax+e3时FIRENET的重建 。 最右边是输入AUTOMAP的测量值后FIRENET的重建 。
FIRENETs兼具稳定性与准确性
在下图中 ， 一个在包含椭圆形状的图像上训练的U-Net很稳定 ， 但是 ， 当添加一个原先不包含在训练集中的细节后 ， U-Net的稳定性就会受到极大影响 。

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