Нейронные сети справляются с задачей улучшения качества изображения лучше классических алгоритмов по нескольким причинам:

• Адаптивность. 3 Нейросети могут адаптироваться под конкретное обрабатываемое изображение, что позволяет получать хорошие результаты. 3
• Способность к обучению. 13 Пользователь лишь подбирает данные для сети, после чего запускает обучение, а алгоритм сам производит настройку параметров нейронной сети. 1
• Широкий спектр функциональных возможностей. 1 Глубокие нейронные сети позволяют осуществлять поиск и моделировать сложные зависимости данных. 1
• Работа с неполными или искажёнными данными. 1 Некоторые типы нейронных сетей могут работать с такими данными и возвращать правильный результат. 1

Таким образом, при использовании нейросетей от аналитика требуется меньше действий, чем при использовании традиционных методов математической статистики. 1