HyDRA：用于测量-only DEQ 训练的混合去噪正则化

形如 $\mathbf{A} \mathbf{x} = \mathbf{y}$ 的图像重建问题仍然具有挑战性，主要due于问题不唯一性以及缺乏大规模监督数据集。深度均衡（DEQ）模型已成功应用于该领域，但通常需要监督配对 $(\mathbf{x},\mathbf{y})$。在许多实际场景中，仅可获得测量值 $\mathbf{y}$。我们引入 HyDRA（Hybrid Denoising Regularization Adaptation），一个针对 DEQ 训练的测量-only 框架，结合测量一致性与自适应去噪正则化项，并配合数据驱动的早停准则。在稀疏视角 CT 实验中实现了具竞争力的重建质量和快速推理。