讲一下DnCNN中的残差学习的基本原理

DnCNN中的残差学习是基于深度残差网络（ResNet）的思想，而ResNet是一种通过跨层连接（skip connection）来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失问题的方法。

在传统的神经网络中，每一层的输入是前一层的输出，而在深度残差网络（ResNet）中，每一层的输入不仅包括前一层的输出，同时也包括前面所有层的输出。这样，就可以通过跨层连接来构建网络中的残差块（residual block），从而更好地学习到输入和输出之间的残差。

DnCNN中的残差学习也是基于这种思想。具体来说，DnCNN使用了一种跳跃连接的方式来实现残差学习。在每一层的输入和输出之间添加了一个跳跃连接，这个连接直接将输入的信息传递到了输出上，从而使得网络可以更好地学习到输入和输出之间的残差。

在DnCNN中，每个残差块由一些卷积层和一个跳跃连接构成。通过这种方式，网络可以在学习到输入和输出之间的残差的同时，避免了一些梯度消失或梯度爆炸的问题。

总的来说，DnCNN中的残差学习是基于跳跃连接和深度残差网络（ResNet）的思想，通过构建残差块来更好地学习到输入和输出之间的残差，从而提高了图像去噪的效果。