地震現場數據通常受到隨機或復雜噪聲的污染，嚴重影響地震數據的質量，污染地震成像和地震解釋。提高地震數據的信噪比（SNR）一直是地震數據處理的關鍵步驟。深度學習方法已成功應用于抑制地震隨機噪聲。

訓練實例在深度學習方法中至關重要，特別是對于地球物理問題，由于獲取成本較高，完整的訓練數據并不容易獲得。在這項工作中，提出了一種自然圖像預訓練深度學習方法，通過遷移學習的見解來抑制地震隨機噪聲。

網絡包含預訓練網絡和后訓練網絡：前者通過自然圖像訓練以獲得初步去噪結果，后者通過少量地震圖像訓練，通過半監督學習微調去噪效果增強地質構造的連續性。