启示：
可以将feature map拆开作为dense net的连接，看看会不会有好结果。
一、特点：
参数少，时间短，模型小
二、结构
总体结构
核心结构是Enhancement Unit
Enhancement Unit
将feature map分成(1/s)和(1-1/s)个，然后一部分继续进入conv，一部分与前一个block的输出concat，直接与这一个block的输出相加，输入下一个block。（其中feature map dimension指的是维度，张数）
三、其他trick
-1 训练模型和finetune用的不是同一个loss函数
-2 用grouped convolution layer
-3 显示feature map的平均值
feature map的平均值
-4 显示学到的residual image以及它的数据分布
residual image
residual image指的是model学出来的image。
residual + bicubic image=最终的image
