《表2 模型的稳定性评估：改进CGAN网络的光学遥感图像云去除方法》

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《改进CGAN网络的光学遥感图像云去除方法》

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综合表1和图4的结果可以发现，将L1损失和对抗损失相结合得到的复合损失函数能有效提升改进CGAN模型的训练效果，但由于L1损失函数存在稳定性较差，易陷入局部最优解的问题，因此，本研究选取5次重复试验结果加以对比，验证L1损失函数对模型稳定性的影响。5次重复试验的学习率、最大训练次数等参数设置保持相同，结果如表2所示。