《表1 网络参数设置：图像融合的循环神经网络去雾算法》

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《图像融合的循环神经网络去雾算法》

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网络的结构参数如表1所示，由于残差模块（Resblock）选用了文献[17]的默认设置，且并不改变通道数及特征空间大小，因此表1中仅列出编码模块、解码模块和LSTM模块中的卷积和反卷积设置．网络训练，选用了初始学习率为0.0001的随机梯度下降算法，且在每10000次迭代后学习率下降75%．所有输入图像大小均设置为512×512．模型在训练400，000次迭代后获取最优结果．