本研究利用轻量级随机结构神经网络和保形分位回归，解决科学成像中高质量数据获取时间长和噪声增加的问题。该方法有效去噪，揭示可解释的空间和化学特征，支持资源受限情况下的实验设计。

本文介绍了一种利用卷积神经网络在虚拟样本上训练的图像去噪方法。该方法在科学成像中去噪效果显著，并分析了其泛化能力和卷积神经网络视野对性能的影响。

本文介绍了一种利用卷积神经网络在虚拟样本上训练的图像去噪方法，在科学成像中表现出色，并分析了其泛化能力和CNN视野对性能的影响。