各向异性膨胀的几何：面向最优正则化的数据自适应方法

研究者提出各向异性膨胀（anisotropic dilation），一种沿欧氏射线按球面正剖面缩放各点的保方向映射，可在 Gibbs 类中从任意源分布到达任意目标正则化器。该工作给出最优适配固定基正则化器的闭式剖面，并证明其相对各向同性缩放的增益由 Jensen 间隙决定。在二维受控族与 MNIST 去噪实验中，联合学习基正则化器与剖面进一步提升了性能。