dehazenet的反卷积层包括什么

DehazeNet的反卷积层包括以下几个部分：

1. 反卷积层（deconvolutional layer）：将特征图恢复为原始大小，同时将特征图上采样。

2. 反池化层（unpooling layer）：将特征图还原为原始大小，同时将采样过程中丢失的信息还原回来。

3. ReLU激活函数（Rectified Linear Unit activation function）：增强模型的非线性特性，使神经网络更加适合处理复杂的图像。

4. Dropout层：随机丢弃一部分神经元，以防止过拟合。

5. Batch normalization层：规范化神经网络中的输入数据，加速网络训练过程，提高模型的准确性。

这些层的组合在DehazeNet中起到了关键作用，使得DehazeNet在去雾任务上取得了较好的性能。