2回目のノイズ除去モデルの結果が出ました
１番目の画像がノイズの掛かっていない元画像
２番目がノイズ画像
３番目が今回の学習後にノイズの掛かったテスト画像を
ノイズ削減した画像です
４番目の画像はWIN5-RBによるものです
その下には前回使った『linear』
今回使った『tanh』
その他『sigmoid』と『relu』のそれぞれの違いをグラフで示しました
そして、今回のノイズ除去の締めくくりに
WIN5-RBを使ってみたいと思います
特徴として最後のところでスキップコネクションを使っていることです
ここで元画像との差を最小にする工夫がなされるハズです
これにも学習時間がとんでもなく掛かるとは思いますが
気にせずにトライしようと思っています
この形から分かるように入力が大きな値だと
横線の平らな部分に纏められてしまい
学習が進まなくなることが分かります
入力の値の正規化が如何に大切かが分かります
