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#106
summarized by : Yoshiki
どんな論文か？
画像復元では特定の劣化レベルで学習させたモデルは他の条件に汎化せず、様々な劣化レベルで学習すると各劣化レベルに対して最適にはならないといった課題がある．本研究はDNNの中間特徴量を調整するAdaFM層を導入、DNNによる画像復元効果を調整可能にする．ある劣化レベルでモデルを学習し、別の条件に対しファインチューニングを行う．二つのモデルの中間層の出力の差を小さくするようにAdaFM層の学習さを行う．
新規性
中間層の出力を調整するという発想はnormalizationに近く、バッチを無視するとBNはAdaFMに包含される．
結果
ガウス雑音除去、JPEG圧縮の復元、超解像において復元効果が未処理から過剰処理(オーバースムージング)まで滑らかに調整できている。
その他（なぜ通ったか？等）
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