論文筆記：Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data

Introduction 這是ICML2018的一篇論文，其由來自英偉達、阿爾託大學和 MIT 的研究者聯合發表。該文章提出了一個很有意思的觀點：在某些常見情況下，網絡可以學習恢復信號而不用「看」到「乾淨」的信號，且得到的結果接近或相當於使用「乾淨」樣本進行訓練。而這項結論來自於一個簡單的統計學上的觀察：我們在網絡訓練中使用的損失函數，其僅僅要求目標信號（ground truth）在某些統計值上是

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