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Summary

這篇論文利用CNN來達到Blind-image denoising的任務，有三個主要的貢獻。

當中的multi-scale adaptive layer 為model的第一層，即獲取特徵層，不同於其他獲取特徵的layer，本篇論文增加獲取特徵的廣度，為的是避免太深層的網路所造成的損失。而這樣的結構是來自GoogLeNet。

而三階段訓練順序為: 輸入乾淨圖輸出乾淨圖，輸入雜訊圖輸出乾淨圖，最後是對抗例訓練優化。