the loss function of each cycle is

the loss function of each cycle is defined as the mean square error(MSE) between the attention map output At at the tth cycle and mask M, which is the result of subtracting the background image from the input rainy image. The formula is written as follows,

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每个周期的损失函数定义为第t个周期的注意图输出At与蒙版M之间的均方误差（MSE），这是从输入的阴雨图像中减去背景图像的结果。公式写成如下：

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每个周期的丢失函数定义为注意图输出与掩码 M 之间的平均正方差（MSE），这是从输入雨图像中减去背景图像的结果。公式如下，

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每个周期的损失函数被定义为在tth周期处输出的注意图与掩模M之间的均方误差（MSE），掩模M是从输入图像中减去背景图像的结果。公式如下：，<br>

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