用python编写卷积神经网络去雾模型

要用python编写卷积神经网络去雾模型，您需要了解一些基本的图像处理知识以及卷积神经网络的基础知识。您可以使用一些开源的图像处理库，如TensorFlow和Keras，来帮助您实现这个任务。

首先，您需要准备训练数据，也就是一些有雾和清晰的图像对。然后，您可以使用卷积神经网络来学习如何将有雾的图像转换为清晰的图像。您可以使用卷积层来提取图像的特征，使用激活函数（如ReLU）来增强这些特征，并使用池化层来减小数据的维数。

最后，您可以使用反向传播算法来训练模型，并使用交叉验证来评估模型的性能。如果模型表现良好，您可以使用它对新的图像进行预测，以减少雾的影响。

以上是大致的流程，如果您对编写卷积神经网络模型还有疑问，可以查看一些在线教程或者参考一些相关的论文。