本文解决了海洋地震数据处理的高计算需求和繁琐步骤的问题，提出使用深度卷积神经网络（CNN）来去除地震干扰噪声和解混叠的创新方法。研究的主要发现是，通过转向公共通道域，显著提高了去混叠的效率和结果质量，尤其在信噪比低的情况下表现良好。

本研究提出了一种基于深度学习的地震速度反演方法，使用SVInvNet架构处理复杂信息，解决非线性地震速度反演的挑战。通过训练和测试，发现SVInvNet在不同规模的数据集上取得了优异的性能，并与全波形反演方法进行了比较分析。

本文研究了深度卷积网络中混叠对泛化性能的影响，并通过对ResNet和EfficientNet架构的研究，展示了如何通过插入非可训练低通滤波器来减轻混叠，从而提高泛化性能。

本研究探讨了深度卷积网络中混叠对泛化性能的影响，并发现数据增强方案无法解决该问题。通过插入非可训练低通滤波器，可以减轻混叠并提高泛化性能。在ImageNet-C和Meta-Dataset上取得了最先进的结果。