如何使用Deeplearning4j回归来降低图像噪声？

Question

我对NN很新，并开始玩Deeplearning4j。我尝试过减少照片中的ISO噪点。为了做到这一点，我拍摄了两张相同框架的照片，但是一张照片是ISO 100，另一张是ISO25600。

我做了一个简单的NN，有2个隐藏层。输入是嘈杂的高ISO图像（3个通道* 100px * 100px = 30000），输出应该是干净的图像（与输入大小相同）

以下是我的NN的样子：

final int numHiddenNodes = 50;
    return new NeuralNetConfiguration.Builder()
            .seed(seed)
            .iterations(iterations)
            .optimizationAlgo(
                    OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
            .learningRate(learningRate)
            .weightInit(WeightInit.XAVIER)
            .updater(Updater.NESTEROVS)
            .optimizationAlgo(
                        OptimizationAlgorithm.STOCHASTIC_GRADIENT_DESCENT)
            .list()
            .layer(0,
                    new DenseLayer.Builder().nIn(numInputs)
                            .nOut(numHiddenNodes)
                            .activation(Activation.TANH).build())
            .layer(1,
                    new DenseLayer.Builder().nIn(numHiddenNodes)
                            .nOut(numHiddenNodes)
                            .activation(Activation.TANH).build())
            .layer(2,
                    new OutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
                            .activation(Activation.RELU)
                            .nIn(numHiddenNodes).nOut(numOutputs).build())
            .pretrain(false).backprop(true).build();

我已经训练了几千个时代的网络，我得到的分数大约是130（这可能是均方误差），但我得到的结果并不是我的预期。

输入：

Ouptut：

我是以错误的方式解决这个问题吗？