noise2noise损失函数

Noise2Noise损失函数是一种用于图像恢复任务的损失函数。它的目标是通过使用噪声图像和噪声图像样本对来进行训练，而无需真实的清晰图像作为参考。这种方法的核心思想是通过训练模型来学习去除噪声的能力，而不需要对清晰图像进行监督。

具体来说，Noise2Noise损失函数使用了L2损失函数来衡量生成图像与噪声图像之间的差异。在训练过程中，模型将尽力减小输入噪声图像和输出噪声图像之间的差异，以便更好地还原图像的清晰度。

通过使用噪声图像进行训练，Noise2Noise损失函数允许模型更好地理解和处理各种噪声，包括泊松噪声等。因为噪声图像是信号依赖的，所以模型可以学习到如何根据输入的噪声图像来恢复图像的细节。

总而言之，Noise2Noise损失函数是一种用于图像恢复任务的创新损失函数，它通过使用噪声图像和噪声图像样本对进行训练，能够有效地学习去除噪声的能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Noise2Noise：Learning Image Restoration without Clean Data读书笔记](https://blog.csdn.net/csdn_misli/article/details/82415779)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [不需要干净样本的去噪方法：Noise2Noise](https://blog.csdn.net/xs11222211/article/details/82457346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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