画像やビデオにボケが起きる問題に対して、伝統的に推定ステップを複数回にしてきた。一方で、推定ステップを複数回に増やすとパラメータも増え、推定時間が増えてしまう。そこで本研究は、ビデオのボケを除去する手法として、隠れ層を同じtimestepで複数回更新するRNNs(Recurrent Neural Networks)を提案。RNNsへの入力はボケたフレームと1つ前の隠れ層の出力。