关于n2n神经网络的理解

运行了几次代码，初步看到了一些效果，但是距离我的应用还差点，因为我的数据噪声比较大，效果比较差，分辨率下降也比较多。所以我不能采用n2n，而应该采用n2c，噪声大的情况下，图像自身的一些高频信息被噪声淹没，n2n网络无法学习到这些特征，但是n2c不一样，训练目标是清晰的，具有高频信息，想要loss低，网络就必须学习到一定的先验信息用于处理噪声图像。n2n的数据本身丢失了这些信息，网络也就无从习得。

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