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On cherche à optimiser
un critère qui dépend de ces hyperparamètres.
C'est le maximum de vraisemblance de ![]() ![]() ![]() |
cela revient à maximiser une probabilité
par rapport à
,
![]()
![]()
probabilité d'obtenir l'observation Y sachant l'image de départ X
(vraisemblance jointe de X et des hyperparamètres)
![]()
probabilité a priori sur l'image X
calculée sans attache aux données
caractérise le type de régularisation choisi![]()
-fonction